MapKeyZipper

class torchdata.datapipes.iter.MapKeyZipper(source_iterdatapipe: IterDataPipe, map_datapipe: MapDataPipe, key_fn: Callable, merge_fn: Optional[Callable] = None, keep_key: bool = False)

将来自源 IterDataPipe 的项目与来自 MapDataPipe 的项目连接（函数名称：zip_with_map）。匹配是通过提供的 key_fn 完成的，该函数将 source_iterdatapipe 中的项目映射到 map_datapipe 中应该存在的键。返回值由 merge_fn 创建，默认情况下它返回两个项目的元组。

参数：

• source_iterdatapipe – 来自 IterDataPipe 的项目，将与 map_datapipe 中的项目组合

• map_datapipe – MapDataPipe，它接收来自 key_fn 的键，并返回一个项目

• key_fn – 将 source_iterdatapipe 中的每个项目映射到 map_datapipe 中存在的键的函数

• keep_key – 选项，用于在元组中与项目一起生成匹配的键，从而导致 (key, merge_fn(item1, item2))。

• merge_fn – 用于组合来自 source_iterdatapipe 的项目和来自 map_datapipe 的匹配项目的函数，默认情况下会创建一个元组

示例

from torchdata.datapipes.iter import IterableWrapper
from torchdata.datapipes.map import SequenceWrapper


def merge_fn(tuple_from_iter, value_from_map):
    return tuple_from_iter[0], tuple_from_iter[1] + value_from_map


dp1 = IterableWrapper([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
mapdp = SequenceWrapper({'a': 100, 'b': 200, 'c': 300, 'd': 400})
res_dp = dp1.zip_with_map(map_datapipe=mapdp, key_fn=itemgetter(0), merge_fn=merge_fn)

print(list(res_dp))

输出

[('a', 101), ('b', 202), ('c', 303)]