如何使用python剥离元组列表？

我有一个数组，每个案例都有一些标志。 为了使用HTML打印数组并使用colspan，我需要转换以下内容：

[{'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': True, 'open': True}, {'serve': False, 'open': True}, {'serve': False, 'open': True}, {'serve': False, 'open': True}, {'serve': False, 'open': True}, {'serve': False, 'open': True}, {'serve': False, 'open': True}, {'serve': False, 'open': True}, {'serve': False, 'open': True}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}, {'serve': False, 'open': False}]

在此情况下，打开标志：

[{'colspan': 12, 'open': False}, {'colspan': 60, 'open': True}, {'colspan': 24, 'open': False}]

另一个用来生成发球

如何使用Python以最智能的方式实现这一点

我可以一个一个地数这个案子，但这不是个好主意

def cluster(dicts, key):
    current_value = None
    current_span = 0
    result = []

    for d in dicts:
        value = d[key]
        if current_value is None:
            current_value = value
        elif current_value != value:
            result.append({'colspan': current_span, key: current_value})
            current_value = value
            current_span = 0
        current_span += 1

    result.append({'colspan': current_span, key: current_value})
    return result

by_open = cluster(data, 'open')
by_serve = cluster(data, 'serve')

第二个版本，灵感来自Denis的答案和他对itertools.groupby的使用：

第二个版本，灵感来自Denis的答案和他对itertools.groupby的使用：

---

这并不清楚您需要什么，但我希望以下示例将帮助您：

>>> groupped = itertools.groupby(your_list, operator.itemgetter('open'))
>>> [{'colspan': len(list(group)), 'open': open} for open, group in groupped]
[{'colspan': 12, 'open': False}, {'colspan': 60, 'open': True}, {'colspan': 78, 'open': False}]
>>> groupped = itertools.groupby(your_list)
>>> [dict(d, colspan=len(list(group))) for d, group in groupped]
[{'serve': False, 'open': False, 'colspan': 12}, {'serve': True, 'open': True, 'colspan': 52}, {'serve': False, 'open': True, 'colspan': 8}, {'serve': False, 'open': False, 'colspan': 78}]

---

这并不清楚您需要什么，但我希望以下示例将帮助您：

>>> groupped = itertools.groupby(your_list, operator.itemgetter('open'))
>>> [{'colspan': len(list(group)), 'open': open} for open, group in groupped]
[{'colspan': 12, 'open': False}, {'colspan': 60, 'open': True}, {'colspan': 78, 'open': False}]
>>> groupped = itertools.groupby(your_list)
>>> [dict(d, colspan=len(list(group))) for d, group in groupped]
[{'serve': False, 'open': False, 'colspan': 12}, {'serve': True, 'open': True, 'colspan': 52}, {'serve': False, 'open': True, 'colspan': 8}, {'serve': False, 'open': False, 'colspan': 78}]

---

你的问题很不清楚。此外，这些colspan值非常奇怪。这个colspan值用于这个简单的示例。colspan值是具有相同标志的连续案例数。您的问题相当不清楚。此外，这些colspan值非常奇怪。这个colspan值用于这个简单的示例。colspan值是具有相同标志的连续事例数。colspan应每次重新启动。这个函数给了我[{'colspan'：12，'open'：False}，{'colspan'：72，'open'：True}，{'colspan'：96，'open'：False}]我的代码中有一行缺失，几分钟前我纠正了它，当前的_span=0。它现在应该像预期的那样工作。请原谅我的问题，但你知道如何编程，对吗？我的意思是，代码只是一个让您开始的示例，而不是生产就绪的代码。如果您理解代码在做什么，那么发现您描述的错误应该非常容易！是的，我自己也修好了：colspan每次都应该重新启动。这个函数给了我[{'colspan'：12，'open'：False}，{'colspan'：72，'open'：True}，{'colspan'：96，'open'：False}]我的代码中有一行缺失，几分钟前我纠正了它，当前的_span=0。它现在应该像预期的那样工作。请原谅我的问题，但你知道如何编程，对吗？我的意思是，代码只是一个让您开始的示例，而不是生产就绪的代码。如果您理解代码在做什么，那么发现您描述的错误应该非常容易！是的，我自己也修复了它：我不知道为什么最后一个colspan没有预期的值。好的，我知道我知道。。。我的样本是150箱而不是96箱。。。当你知道如何使用Python时，它是如此强大。谢谢。包括+1个电池！使用itertools.groupby是一个不错的选择！如果我想为所有组保留一个我知道相同的信息，我该怎么办？例如：[{'colspan'：12，'open'：False}，{'colspan'：60，'open'：True，'schedule_id'：1}，{'colspan'：78，'open'：False}]我不知道为什么最后一个colspan没有预期的值。好的，知道我知道。。。我的样本是150箱而不是96箱。。。当你知道如何使用Python时，它是如此强大。谢谢。包括+1个电池！使用itertools.groupby是一个不错的选择！如果我想为所有组保留一个我知道相同的信息，我该怎么办？例如：[{'colspan'：12，'open'：False}，{'colspan'：60，'open'：True，'schedule_id'：1}，{'colspan'：78，'open'：False}]