关于如何实际使用Python的itertools.groupby()函数,我还没有找到一个可以理解的解释。我想做的是:

取一个列表——在本例中是一个对象化lxml元素的子元素 根据某些标准将其分成几组 然后分别遍历这些组。

我已经查看了文档,但我很难将它们应用到简单的数字列表之外。

那么,如何使用itertools.groupby()呢?还有其他我应该使用的技巧吗?提供良好的“先决条件”阅读的指针也将受到赞赏。


当前回答

我想再举一个例子,说明没有排序的groupby是行不通的。改编自James Sulak的例子

from itertools import groupby

things = [("vehicle", "bear"), ("animal", "duck"), ("animal", "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 " "

输出是

A bear is a vehicle.

A duck is a animal.
A cactus is a animal.

A speed boat is a vehicle.
A school bus is a vehicle.

有两组有车辆,而我们只能期待一组

其他回答

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])]

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。

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]
from random import randint
from itertools import groupby

 l = [randint(1, 3) for _ in range(20)]

 d = {}
 for k, g in groupby(l, lambda x: x):
     if not d.get(k, None):
         d[k] = list(g)
     else:
         d[k] = d[k] + list(g)

上面的代码展示了如何使用groupby根据提供的lambda函数/键对列表进行分组。唯一的问题是输出没有合并,这可以使用字典轻松解决。

例子:

l = [2, 1, 2, 3, 1, 3, 2, 1, 3, 3, 1, 3, 2, 3, 1, 2, 1, 3, 2, 3]

应用groupby后,结果将是:

for k, g in groupby(l, lambda x:x):
    print(k, list(g))

2 [2]
1 [1]
2 [2]
3 [3]
1 [1]
3 [3]
2 [2]
1 [1]
3 [3, 3]
1 [1]
3 [3]
2 [2]
3 [3]
1 [1]
2 [2]
1 [1]
3 [3]
2 [2]
3 [3]

一旦字典被使用如下所示的结果可以很容易地迭代:

{2: [2, 2, 2, 2, 2, 2], 1: [1, 1, 1, 1, 1, 1], 3: [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]}

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。