>>from itertools import groupby >>keyfunc = lambda x : x > 500 >>obj = dict(groupby(range(1000), keyfunc)) >>list(obj[True]) [999] >>list(obj[False]) []
范围（x> 500）默认情况下对范围（1000）进行排序。 我期待从0到999的数字按条件（x> 500）分组在dict中。但由此产生的字典只有999。 其他数字在哪里？谁能解释一下这里发生了什么？
来自docs：
返回的组本身是一个迭代器，它与
groupby()共享底层迭代。由于源是共享的，因此当groupby()对象前进时，前一组不再可见。因此，如果以后需要该数据，则应将其存储为列表[。]
并且您将在obj中存储迭代器并在以后实现它们。
In [21]: dict((k, list(g)) for k, g in groupby(range(10), lambda x : x > 5))
Out[21]: {False: [0, 1, 2, 3, 4, 5], True: [6, 7, 8, 9]}
groupby迭代器返回分组函数结果的元组和一个新的迭代器，它与groupby运算符正在处理的相同“外部”迭代器相关联。当你将dict()应用于由groupby返回的迭代器而不使用这个“内部”迭代器时，groupby将不得不为你推进“外部”迭代器。您必须意识到groupby函数不会对序列起作用，它会将任何此类序列转换为迭代器。
也许用一些比喻和手工操作可以更好地解释这一点。请跟随我们形成一条铲斗线。
想象一下，迭代器是一个人从井中抽水桶的人。他有无限数量的桶可供使用，但井可能是有限的。每当你向这个人要一桶水时，他会从水井中抽出一个新桶并将它传递给你。
在groupby案例中，您将另一个人插入到您的萌芽桶链中。这个人根本没有立即通过水桶。每次你要求一个水桶时，他会把你给它的指示结果和另一个人传给你，然后他会通过groupby人向你传递水桶给任何人，只要他们与指示相同的结果。如果指令的结果发生变化，groupby铲斗传球将停止传递这些铲斗。因此，well向groupby提供了桶，group A将此传递给了一个每组人，group B，groupby，等等。
在您的示例中，水是编号的，但是从井中只能抽出1000个水桶。以下是当你将dict()人传递给dict()电话时会发生什么：
groupby打电话问groupby一桶。现在，dict()要求井上人员提供一个水桶，记得给出的指示结果，坚持到水桶。对于False，他将通过指令的结果（group A）加上一个新人group A。结果存储为键，并且想要拉桶的dict()人被存储为值。然而，这个人还没有要求桶，因为没有人要求它。groupby电话要求groupby换另一个桶。 groupby有这些说明，并寻找结果发生变化的下一个桶。它仍然坚持着第一个水桶，没有人要求它，所以它扔掉了这个水桶。相反，它要求井中的下一个桶并使用他的指令。结果和以前一样，所以它也抛弃了这个新桶！更多的水流过地板，所以下一个499桶。只有当数量为501的桶通过才会改变结果，所以现在group B找到另一个人给（人True）指示，连同新结果dict()，将这两个传递给dict()。True电话存储group B作为关键，人group B作为价值。 dict()什么都不做，没有人要求它换水。groupby要求另一个桶。 groupby溢出更多的水，直到它拿着数量为999的水桶，井里的人耸了耸肩，说现在井已空了。 dict()告诉dict()这个井是空的，没有更多的水桶即将来临，他可以随便停止询问。它仍然保持数量为999的铲斗，因为它永远不必为井中的下一个铲斗腾出空间。True与关键group B相关的事情，这是人group B。你将list()传递给group B，因此将向group B询问group B可以得到的所有桶。 groupby回到group B，他只拥有一个水桶，数量为999的水桶，这个水桶的指示结果与group B正在寻找的相符。所以这一桶list()给了groupby，然后耸了耸肩，因为没有更多的桶，因为dict()告诉他。False与关键group A相关联的人，即人groupby。到目前为止，list()已经没有任何东西可以提供了，井是干燥的，他站在一滩999桶水中，数字漂浮在周围。你的第二个groupby什么都没得到。这个故事的寓意？在与>>> from itertools import groupby
>>> keyfunc = lambda x : x > 5
>>> obj = dict((k, list(v)) for k, v in groupby(range(10), keyfunc))
>>> obj(True)
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> obj(False)
[6, 7, 8, 9]
交谈时，立即要求所有水桶，因为如果你不这样做，他会把所有水都洒掉！迭代器就像幻想曲中的扫帚，在没有理解的情况下勤奋地移动水，如果你不知道如何控制它们，你最好希望你用完水。
这里的代码可以达到您的预期（使用少量水来防止泛滥）：
range(1000)你缺少的是，groupby函数迭代你给定的999，从而返回1000个值。你只保存最后一个，在你的情况下dictionary = {}
keyfunc = lambda x : x > 500
for k, g in groupby(range(1000), keyfunc):
dictionary[k] = list(g)
。你要做的是迭代返回值并将它们保存到你的字典中：
{False: [0, 1, 2, ...], True: [501, 502, 503, ...]}
所以你会得到预期的输出：
itertools groupby
有关更多信息，请参阅有关qazxswpoi的Python文档。