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]

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。

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。

我遇到的一个有用的例子可能会有帮助:

from itertools import groupby

#user input

myinput = input()

#creating empty list to store output

myoutput = []

for k,g in groupby(myinput):

    myoutput.append((len(list(g)),int(k)))

print(*myoutput)

示例输入:14445221

样本输出:(1,1)(3,4)(1,5)(2,2)(1,1)

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']}