爲什麼使用itertools.groupby而不是自己做？

Question

from collections import defaultdict 
import itertools 

items = [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)] 

keyfunc = lambda x: x[0] 

# Grouping yourself 
item_map = defaultdict(list) 
for item in items: 
    item_map[keyfunc(item)].append(item) 

# Using itertools.groupby 
item_map = {} 
for key, group in itertools.groupby(items, keyfunc): 
    item_map[key] = [i for i in group] 

itertools.groupby有什麼了不起的，我應該使用它而不是自己做？它能以更少的時間複雜度執行分組嗎？或者，我是否用我的用例缺少了這一點，groupby應該用於其他情況？

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另一個海報提到itertools.groupby將返回不同的結果，如果進行分組的項目不是由鍵排序（或者更確切地說，只是按鍵是連續彼此）。

例如，items = [(0, 0), (1, 1), (0, 2)]，如果我們不排序的關鍵，itertools.groupby回報

{0: [(0, 2)], 1: [(1, 1)]} 

而我實現返回

{0: [(0, 0), (0, 2)], 1: [(1, 1)]} 

除非我誤解了點，它會似乎DIY方法更好，因爲它不需要對數據進行排序。

這裏是documentation：

請返回從迭代連續按鍵和組迭代器。關鍵是計算每個元素的關鍵值的函數。如果沒有指定或者是None，那麼key默認爲一個標識函數，並且返回該元素不變。一般而言，迭代器需要在同一個按鍵函數上進行排序

Answer 1

通常，使用迭代器的要點是避免將整個數據集保留在內存中。在你的例子中，這並不重要，因爲：

• 輸入已經全部在內存中。
• 你只是傾倒一切到dict，所以輸出也都在內存中。

或者，我錯過了我的用例，並且groupby應該用於其他情況？

我認爲這是一個準確的評估。

假設items是一個迭代器（例如，讓我們說這是從標準輸入讀取線）和輸出比在內存中的數據結構以外的東西（如標準輸出）：

for key, group in itertools.groupby(items, keyfunc): 
    print("{}: {}".format(key, str([i for i in group]))) 

現在會少你自己做那件事很簡單。