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'}

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。

遗憾的是，我不认为使用itertools.groupby()是明智的。要安全使用它太难了，而且只需要几行代码就可以写出一些可以按照预期工作的东西。

def my_group_by(iterable, keyfunc):
    """Because itertools.groupby is tricky to use

    The stdlib method requires sorting in advance, and returns iterators not
    lists, and those iterators get consumed as you try to use them, throwing
    everything off if you try to look at something more than once.
    """
    ret = defaultdict(list)
    for k in iterable:
        ret[keyfunc(k)].append(k)
    return dict(ret)

像这样使用它:

def first_letter(x):
    return x[0]

my_group_by('four score and seven years ago'.split(), first_letter)

得到

{'f': ['four'], 's': ['score', 'seven'], 'a': ['and', 'ago'], 'y': ['years']}

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]

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'}

使用itertools的关键是要认识到。Groupby是指只有在可迭代对象中是顺序的项才会被分组在一起。这就是排序工作的原因，因为基本上你在重新排列集合，以便所有满足callback(item)的项现在都按顺序出现在排序的集合中。

也就是说，您不需要对列表进行排序，只需要一个键-值对的集合，其中的值可以根据groupby生成的每个group iterable增长。例如，列表字典。

>>> things = [("vehicle", "bear"), ("animal", "duck"), ("animal", "cactus"), ("vehicle", "speed boat"), ("vehicle", "school bus")]
>>> coll = {}
>>> for k, g in itertools.groupby(things, lambda x: x[0]):
...     coll.setdefault(k, []).extend(i for _, i in g)
...
{'vehicle': ['bear', 'speed boat', 'school bus'], 'animal': ['duck', 'cactus']}