在python中运行循环限制迭代

我有一个非常大的对象列表，我需要找到所有具有相同属性的对象（any_object.any_attribute），然后将它们附加到一个新列表中。所以我对它们进行了预排序，并运行了一个二进制搜索算法。 我找到了具有匹配属性的对象，但问题是有多个这样的对象（它们是邻居），但我无法找到一种干净的方法在这些连续对象上运行循环，以便它们都可以被追加。我的代码粘贴在下面

  low   = 0
  high  = len(sortedObjects)
  while low < high:
    mid = (low + high)/2
    if sortedObjects[mid].attr < desired_attr:
      low = mid + 1
    elif sortedSamples[mid].attr > desired_attr:
      high = mid
    else:
      newList.append(sortedObjects[mid])
      break

low=0
高=长度（分拣对象）
低<高：
中=（低+高）/2
如果sortedObjects[mid].attr所需属性：
高=中
其他：
追加（sortedObjects[mid]）
打破

因此，我需要在最后一个else块中编写一些新代码，它将迭代具有相同属性的所有对象并附加它们。听起来可能需要for循环，但是否可以像在C中那样在有限的迭代中运行for循环

我不想重复整个列表，因为这样会比较慢，而且这个脚本的一个要求是它必须快速高效。它将在非常大的数据集上运行，我们预计执行时间为10-12小时。提前谢谢

试试这个：

else:
    # Find the first element that matches
    while mid > 0 and sortedSamples[mid - 1].attr == desired_attr:
        mid -= 1

    # Iterate until an element that doesn't match is found.
    while mid < len(sortedSamples) and sortedSamples[mid].attr == desired_attr:
        newList.append(sortedObjects[mid])
        mid += 1

其他：
#查找匹配的第一个元素
当mid>0且sortedSamples[mid-1].attr==所需的\u attr:
中-=1
#迭代直到找到不匹配的元素。
而mid

---

这在O（m）时间内运行，其中m是具有所需属性的对象的数量。

在else块内运行第二个循环，在该循环中，您减少

mid

，直到找到第一个对象，然后向前循环以获取所有对象。通过保存旧的

mid

，并在“向后循环”中找到元素时保存它们，然后在向前循环之前再次向前跳转，可以稍微加快搜索速度。

如果要更频繁地执行此搜索，请创建此属性的列表：

attr_list = [o.attr for o in sortedObjects]

然后使用模块：

import bisect
left_i = bisect.bisect_left(attr_list, desired_attr)
right_i = bisect.bisect_right(attr_list, desired_attr, left_i)
newList = sortedObjects[left_i:right_i]