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。

itertools。Groupby是一个对项目进行分组的工具。

从文档中，我们进一步收集了它可能做的事情:

# [k for k, g in groupby('AAAABBBCCDAABBB')]——> AB CDA B # [list(g) for k, g in groupby('AAAABBBCCD')]——> AAAABBBCC

Groupby对象产生键-组对，其中组是一个生成器。

特性

A.将连续的项目组合在一起 B.给定一个已排序的可迭代对象，对一个项目的所有出现进行分组 C.指定如何使用键功能*对项目进行分组

比较

# Define a printer for comparing outputs
>>> def print_groupby(iterable, keyfunc=None):
...    for k, g in it.groupby(iterable, keyfunc):
...        print("key: '{}'--> group: {}".format(k, list(g)))

# Feature A: group consecutive occurrences
>>> print_groupby("BCAACACAADBBB")
key: 'B'--> group: ['B']
key: 'C'--> group: ['C']
key: 'A'--> group: ['A', 'A']
key: 'C'--> group: ['C']
key: 'A'--> group: ['A']
key: 'C'--> group: ['C']
key: 'A'--> group: ['A', 'A']
key: 'D'--> group: ['D']
key: 'B'--> group: ['B', 'B', 'B']

# Feature B: group all occurrences
>>> print_groupby(sorted("BCAACACAADBBB"))
key: 'A'--> group: ['A', 'A', 'A', 'A', 'A']
key: 'B'--> group: ['B', 'B', 'B', 'B']
key: 'C'--> group: ['C', 'C', 'C']
key: 'D'--> group: ['D']

# Feature C: group by a key function
>>> # islower = lambda s: s.islower()                      # equivalent
>>> def islower(s):
...     """Return True if a string is lowercase, else False."""   
...     return s.islower()
>>> print_groupby(sorted("bCAaCacAADBbB"), keyfunc=islower)
key: 'False'--> group: ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D']
key: 'True'--> group: ['a', 'a', 'b', 'b', 'c']

Uses

Anagrams (see notebook) Binning Group odd and even numbers Group a list by values Remove duplicate elements Find indices of repeated elements in an array Split an array into n-sized chunks Find corresponding elements between two lists Compression algorithm (see notebook)/Run Length Encoding Grouping letters by length, key function (see notebook) Consecutive values over a threshold (see notebook) Find ranges of numbers in a list or continuous items (see docs) Find all related longest sequences Take consecutive sequences that meet a condition (see related post)

注意:后面的几个例子来自Víctor Terrón的PyCon (talk)(西班牙语)，“Kung Fu at Dawn with Itertools”。请参见用C语言编写的groupby源代码。

*一个函数，其中所有项都被传递和比较，影响结果。其他具有key函数的对象包括sorted()， max()和min()。

响应

# OP: Yes, you can use `groupby`, e.g. 
[do_something(list(g)) for _, g in groupby(lxml_elements, criteria_func)]

重要提示:您必须首先对数据进行排序。

我没有理解的部分是在例子结构中

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

K是当前分组键，g是一个迭代器，可用于遍历由该分组键定义的组。换句话说，groupby迭代器本身返回迭代器。

下面是一个例子，使用了更清晰的变量名:

from itertools import groupby

things = [("animal", "bear"), ("animal", "duck"), ("plant", "cactus"), ("vehicle", "speed boat"), ("vehicle", "school bus")]

for key, group in groupby(things, lambda x: x[0]):
    for thing in group:
        print("A %s is a %s." % (thing[1], key))
    print("")
    

这将给你输出:

熊是动物。 鸭子是一种动物。 仙人掌是一种植物。 快艇是交通工具。 校车是一种交通工具。

在这个例子中，things是一个元组列表，每个元组中的第一项是第二项所属的组。

groupby()函数有两个参数:(1)要分组的数据和(2)要分组的函数。

这里，lambda x: x[0]告诉groupby()使用每个元组中的第一项作为分组键。

在上面的for语句中，groupby返回三个(键，组迭代器)对——每个唯一键一次。您可以使用返回的迭代器遍历该组中的每一项。

下面是一个略有不同的例子，使用相同的数据，使用列表理解:

for key, group in groupby(things, lambda x: x[0]):
    listOfThings = " and ".join([thing[1] for thing in group])
    print(key + "s:  " + listOfThings + ".")

这将给你输出:

动物:熊和鸭。 植物:仙人掌。 交通工具:快艇、校车。

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。

我如何使用Python的itertools.groupby()?

您可以使用groupby来对迭代进行分组。你给groupby一个可迭代对象，和一个可选的键函数/可调用对象，用来检查从可迭代对象中取出的项，它返回一个迭代器，给出一个由可调用键的结果和另一个可迭代对象中的实际项组成的二元组。来自帮助:

groupby(iterable[, keyfunc]) -> create an iterator which returns
(key, sub-iterator) grouped by each value of key(value).

下面是groupby使用协程按计数分组的例子，它使用一个键可调用对象(在本例中是corroutine .send)来输出迭代次数的计数和元素的分组子迭代器:

import itertools


def grouper(iterable, n):
    def coroutine(n):
        yield # queue up coroutine
        for i in itertools.count():
            for j in range(n):
                yield i
    groups = coroutine(n)
    next(groups) # queue up coroutine

    for c, objs in itertools.groupby(iterable, groups.send):
        yield c, list(objs)
    # or instead of materializing a list of objs, just:
    # return itertools.groupby(iterable, groups.send)

list(grouper(range(10), 3))

打印

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

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'}