Python 听写理解抛弃元素 从itertools导入groupby 从运算符导入itemgetter d=[{'k'：'v1'}] r=k，v代表k，v在groupbyd中，key=itemgetter'k' 对于r中的k，v： printk，listv1[{'k'：'v1'}] 打印'--' r={k:v代表k，v在groupbyd中，key=itemgetter'k'} 对于r项中的k、v： printk，listv v1[]

似乎有点怪，还是我遗漏了什么？

这是一个关于itertools的讨论。groupby：

返回的组本身是一个迭代器，它与groupby共享底层iterable。因为源是共享的，所以当groupby对象处于高级状态时，上一个组将不再可见。因此，如果以后需要该数据，则应将其存储为列表

换句话说，在获取迭代器中的下一项之前，您需要访问该组-在本例中，是从dict理解内部。要在听写理解中使用它，您需要在理解中列出：

from itertools import groupby
from operator import itemgetter

d = [{'k': 'v1'}]

r = {k: list(v) for k, v in groupby(d, key=itemgetter('k'))}
for k, v in r.items():
    print(k, v) # v1 [{'k': 'v1'}]

在第一个示例中，因为您使用的是生成器表达式，所以在启动for循环之前，实际上不会开始迭代groupby迭代器。但是，如果使用非惰性列表理解而不是生成器，则会出现同样的问题，即r=[k，v代表k，v在groupbyd中，key=itemgetter'k']

为什么会这样？ 保留惰性迭代是itertools背后的激励思想。因为它处理的可能是大型或无限的迭代器，所以它从不想在内存中存储任何值。它只调用底层迭代器的next，并使用该值执行某些操作。一旦调用了next，就无法返回到以前的值而不存储它们，而itertools不希望这样做

使用groupby，通过示例更容易看到。下面是一个简单的生成器，用于生成正负数的交替范围，以及一个分组它们的groupby迭代器：

def make_groups():
    i = 1
    while True:
        for n in range(1, 10):
            print("yielding: ", n*i)
            yield n * i
        i *= -1

g = make_groups()

grouper = groupby(g, key=lambda x: x>0)

make_groups每次调用next时都会打印一行，然后再生成值以帮助了解发生了什么。当我们在grouper上调用next时，这将导致下一次调用g并得到第一个组和值：

> k, gr = next(grouper)
yielding:  1

现在，对gr的下一次调用都会导致对基础g的下一次调用，正如您从打印中看到的：

> next(gr)
1              # already have this value from the initial next(grouper)
> next(gr)
yielding:  2   # gets the next value and clicks the underlying generator to the next yield
2 

现在看看如果我们在grouper上调用next来获得下一个组会发生什么：

> next(grouper)

yielding:  3
yielding:  4
yielding:  5
yielding:  6
yielding:  7
yielding:  8
yielding:  9
yielding:  -1

Groupby在生成器中迭代，直到它遇到一个改变键的值。这些值由g。我们不能再计算gr ie.3的下一个值，除非我们以某种方式存储了所有这些值，或者我们以某种方式将底层g生成器t-ed转换为两个独立的生成器。对于默认实现来说，这两种方法都不是好的解决方案，特别是因为itertools的要点不是这样做，所以这要由您来完成，但您需要在调用NextGroup之前存储这些值，并使生成器超过您想要的值。

这是itertools的一个优点。groupby:

返回的组本身是一个迭代器，它与groupby共享底层iterable。因为源是共享的，所以当groupby对象处于高级状态时，上一个组将不再可见。因此，如果以后需要该数据，则应将其存储为列表

换句话说，在获取迭代器中的下一项之前，您需要访问该组-在本例中，是从dict理解内部。要在听写理解中使用它，您需要在理解中列出：

from itertools import groupby
from operator import itemgetter

d = [{'k': 'v1'}]

r = {k: list(v) for k, v in groupby(d, key=itemgetter('k'))}
for k, v in r.items():
    print(k, v) # v1 [{'k': 'v1'}]

在第一个示例中，因为您使用的是生成器表达式，所以在启动for循环之前，实际上不会开始迭代groupby迭代器。但是，如果使用非惰性列表理解而不是生成器，则会出现同样的问题，即r=[k，v代表k，v在groupbyd中，key=itemgetter'k']

为什么会这样？ 保留惰性迭代是itertools背后的激励思想。因为它处理的可能是大型或无限的迭代器，所以它从不想在内存中存储任何值。它只调用底层迭代器的next，并使用该值执行某些操作。一旦调用了next，就无法返回到以前的值而不存储它们，而itertools不希望这样做

使用groupby，通过示例更容易看到。下面是一个简单的生成器，用于生成正负数的交替范围，以及一个分组它们的groupby迭代器：

def make_groups():
    i = 1
    while True:
        for n in range(1, 10):
            print("yielding: ", n*i)
            yield n * i
        i *= -1

g = make_groups()

grouper = groupby(g, key=lambda x: x>0)

make_groups每次调用next时都会打印一行，然后再生成值以帮助了解发生了什么。当我们在grouper上调用next时，这将导致下一次调用g并得到第一个组和值：

> k, gr = next(grouper)
yielding:  1

现在，对gr的下一次调用都会导致对基础g的下一次调用，正如您从打印中看到的：

> next(gr)
1              # already have this value from the initial next(grouper)
> next(gr)
yielding:  2   # gets the next value and clicks the underlying generator to the next yield
2 

现在看看如果我们在grouper上调用next来获得下一个组会发生什么：

> next(grouper)

yielding:  3
yielding:  4
yielding:  5
yielding:  6
yielding:  7
yielding:  8
yielding:  9
yielding:  -1

Groupby在生成器中迭代，直到它遇到一个改变键的值。这些值由g。我们不能再计算gr ie.3的下一个值，除非我们以某种方式存储了所有这些值，或者我们以某种方式将底层g生成器t-ed转换为两个独立的生成器。奈斯

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对于默认实现来说，其中的er是很好的解决方案，特别是因为itertools的要点不是这样做，所以这要由您来完成，但您需要在调用NextGroup之前存储这些值，并将生成器提前到所需的值之前。

作为旁白，r=k，v代表k，v代表groupbyd中的k，v，key=itemgetter'k'完全没有意义，它与r=groupbyd相同，key=itemgetter'k'作为旁白，r=k，v代表k，v在groupbyd中，key=itemgetter'k'完全没有意义，它与r=groupbyd相同，key=itemgetter'k'你知道他们为什么这样做吗？另一方面，我查看了文档中的伪代码。它看起来像uuu next uuuu在键匹配丢弃键和值时进行迭代，然后返回一个生成器，该生成器将进行迭代，直到下一个键匹配下一个键的返回值。虽然我可能错过了什么。self.id is id看起来像是在迭代器升级后防止返回值的一种保护，但它在某种程度上是循环条件的一部分。@x-yuri，我已经添加了一些注释，说明了为什么这样做。希望能有帮助。你知道他们为什么这样做吗？另一方面，我查看了文档中的伪代码。它看起来像uuu next uuuu在键匹配丢弃键和值时进行迭代，然后返回一个生成器，该生成器将进行迭代，直到下一个键匹配下一个键的返回值。虽然我可能错过了什么。self.id is id看起来像是在迭代器升级后防止返回值的一种保护，但它在某种程度上是循环条件的一部分。@x-yuri，我已经添加了一些注释，说明了为什么这样做。希望能有帮助。