问题

你有一个字典或者实例的序列，然后你想根据某个特定的字段比如 date 来分组迭 代访问。

解决方案

itertools.groupby() 函数对于这样的数据分组操作非常实用。为了演示，假设你 已经有了下列的字典列表：

rows = [
	{'address': '5412 N CLARK', 'date': '07/01/2012'},
	{'address': '5148 N CLARK', 'date': '07/04/2012'},
	{'address': '5800 E 58TH', 'date': '07/02/2012'},
	{'address': '2122 N CLARK', 'date': '07/03/2012'},
	{'address': '5645 N RAVENSWOOD', 'date': '07/02/2012'},
	{'address': '1060 W ADDISON', 'date': '07/02/2012'},
	{'address': '4801 N BROADWAY', 'date': '07/01/2012'},
	{'address': '1039 W GRANVILLE', 'date': '07/04/2012'},
]

现在假设你想在按 date 分组后的数据块上进行迭代。为了这样做，你首先需要按 照指定的字段 (这里就是 date ) 排序，然后调用 itertools.groupby() 函数：

from operator import itemgetter
from itertools import groupby
# Sort by the desired field first
rows.sort(key=itemgetter('date'))
# Iterate in groups
for date, items in groupby(rows, key=itemgetter('date')):
	print(date)
	for i in items:
		print(' ', i)

运行结果：

07/01/2012
	{'date': '07/01/2012', 'address': '5412 N CLARK'}
	{'date': '07/01/2012', 'address': '4801 N BROADWAY'}
07/02/2012
	{'date': '07/02/2012', 'address': '5800 E 58TH'}
	{'date': '07/02/2012', 'address': '5645 N RAVENSWOOD'}
	{'date': '07/02/2012', 'address': '1060 W ADDISON'}
07/03/2012
	{'date': '07/03/2012', 'address': '2122 N CLARK'}
07/04/2012
	{'date': '07/04/2012', 'address': '5148 N CLARK'}
	{'date': '07/04/2012', 'address': '1039 W GRANVILLE'}

讨论

groupby() 函数扫描整个序列并且查找连续相同值（或者根据指定 key 函数返回 值相同）的元素序列。在每次迭代的时候，它会返回一个值和一个迭代器对象，这个迭 代器对象可以生成元素值全部等于上面那个值的组中所有对象。 一个非常重要的准备步骤是要根据指定的字段将数据排序。因为 groupby() 仅仅 检查连续的元素，如果事先并没有排序完成的话，分组函数将得不到想要的结果。 如果你仅仅只是想根据 date 字段将数据分组到一个大的数据结构中去，并且允许 随机访问，那么你最好使用 defaultdict() 来构建一个多值字典，关于多值字典已经 在 1.6 小节有过详细的介绍。比如：

from collections import defaultdict
rows_by_date = defaultdict(list)
for row in rows:
	rows_by_date[row['date']].append(row)

这样的话你可以很轻松的就能对每个指定日期访问对应的记录：

>>> for r in rows_by_date['07/01/2012']:
... 	print(r)
...
{'date': '07/01/2012', 'address': '5412 N CLARK'}
{'date': '07/01/2012', 'address': '4801 N BROADWAY'}
>>>

在上面这个例子中，我们没有必要先将记录排序。因此，如果对内存占用不是很关 心，这种方式会比先排序然后再通过 groupby() 函数迭代的方式运行得快一些。