另一个例子:

for key, igroup in itertools.groupby(xrange(12), lambda x: x // 5):
    print key, list(igroup)

结果

0 [0, 1, 2, 3, 4]
1 [5, 6, 7, 8, 9]
2 [10, 11]

注意，igroup是一个迭代器(文档称之为子迭代器)。

这对于分块生成器很有用:

def chunker(items, chunk_size):
    '''Group items in chunks of chunk_size'''
    for _key, group in itertools.groupby(enumerate(items), lambda x: x[0] // chunk_size):
        yield (g[1] for g in group)

with open('file.txt') as fobj:
    for chunk in chunker(fobj):
        process(chunk)

groupby的另一个例子-当键没有排序时。在以下示例中，xx中的项按yy中的值进行分组。在这种情况下，首先输出一组0，然后是一组1，然后又是一组0。

xx = range(10)
yy = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]
for group in itertools.groupby(iter(xx), lambda x: yy[x]):
    print group[0], list(group[1])

生产:

0 [0, 1, 2]
1 [3, 4, 5]
0 [6, 7, 8, 9]

Python文档中的示例非常简单:

groups = []
uniquekeys = []
for k, g in groupby(data, keyfunc):
    groups.append(list(g))      # Store group iterator as a list
    uniquekeys.append(k)

在你的例子中，data是一个节点列表，keyfunc是criteria函数的逻辑所在，然后groupby()对数据进行分组。

在调用groupby之前，必须小心地按照条件对数据进行排序，否则它将不起作用。Groupby方法实际上只是遍历一个列表，每当键改变时，它就创建一个新组。

警告:

语法列表(groupby(…))不会按您想要的方式工作。它似乎破坏了内部迭代器对象，所以使用

for x in list(groupby(range(10))):
    print(list(x[1]))

会产生:

[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[]
[9]

而不是list(groupby(…))，尝试[(k, list(g)) for k,g in groupby(…)]，或者如果你经常使用这种语法，

def groupbylist(*args, **kwargs):
    return [(k, list(g)) for k, g in groupby(*args, **kwargs)]

并且可以访问groupby功能，同时避免那些讨厌的(对于小数据)迭代器。

groupby的一个新技巧是在一行中运行长度编码:

[(c,len(list(cgen))) for c,cgen in groupby(some_string)]

会给你一个二元组列表，其中第一个元素是char，第二个元素是重复的次数。

编辑:注意这是itertools的区别。来自SQL GROUP BY语义的groupby: itertools不会(通常也不能)提前对迭代器排序，因此具有相同“key”的组不会合并。

这个基本实现帮助我理解了这个函数。希望它也能帮助到其他人:

arr = [(1, "A"), (1, "B"), (1, "C"), (2, "D"), (2, "E"), (3, "F")]

for k,g in groupby(arr, lambda x: x[0]):
    print("--", k, "--")
    for tup in g:
        print(tup[1])  # tup[0] == k

-- 1 --
A
B
C
-- 2 --
D
E
-- 3 --
F

排序和分组

from itertools import groupby

val = [{'name': 'satyajit', 'address': 'btm', 'pin': 560076}, 
       {'name': 'Mukul', 'address': 'Silk board', 'pin': 560078},
       {'name': 'Preetam', 'address': 'btm', 'pin': 560076}]


for pin, list_data in groupby(sorted(val, key=lambda k: k['pin']),lambda x: x['pin']):
...     print pin
...     for rec in list_data:
...             print rec
... 
o/p:

560076
{'name': 'satyajit', 'pin': 560076, 'address': 'btm'}
{'name': 'Preetam', 'pin': 560076, 'address': 'btm'}
560078
{'name': 'Mukul', 'pin': 560078, 'address': 'Silk board'}