问题描述
from itertools import groupby
from operator import itemgetter
d = [{'k': 'v1'}]
r = ((k,v) for k,v in groupby(d,key=itemgetter('k')))
for k,v in r:
print(k,list(v)) # v1 [{'k': 'v1'}]
print('---')
r = {k: v for k,key=itemgetter('k'))}
for k,v in r.items():
print(k,list(v)) # v1 []
似乎有些怪癖，还是我遗漏了什么？
解决方法
这是itertools.groupby的{{3}}：
返回的组本身就是一个迭代器，它与 groupby() 共享底层的可迭代对象。因为源是共享的，当 groupby() 对象前进时，之前的组不再可见。因此，如果稍后需要该数据，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——在这种情况下，是从 dict comprehension 内部获取。要在 dict 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'}]
在您的第一个示例中，因为您使用的是生成器表达式，所以您实际上不会开始迭代 groupby 迭代器，直到您开始 for 循环。但是，如果您使用非惰性列表推导式而不是生成器（即 r = [(k,v) for k,key=itemgetter('k'))]），则会遇到同样的问题。
为什么会这样？
保持惰性迭代是 itertools 背后的激励思想。因为它正在处理（可能是大的或无限的）迭代器，所以它从不想在内存中存储任何值。它只是在底层迭代器上调用 next() 并使用该值执行某些操作。一旦调用了 next()，就无法返回到之前的值（不存储它们，itertools 不想这样做）。
使用 groupby 可以更容易地通过示例来了解。这是一个简单的生成器，它生成正负数的交替范围，以及一个将它们分组的 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 next() 上调用 grouper 时，这会导致下一次调用 g 并获取第一个组和值：
> k,gr = next(grouper)
yielding: 1
现在对 next() 的每个 gr 调用都会导致对底层 next() 的 g 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 next() 上调用 grouper 来获取下一组会发生什么：
> next(grouper)
yielding: 3
yielding: 4
yielding: 5
yielding: 6
yielding: 7
yielding: 8
yielding: 9
yielding: -1
Groupby 通过生成器进行迭代，直到它遇到改变键的值。值已由 g 产生。我们不能再获取 gr 的下一个值（即 3），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 生成器转换为两个独立的生成器。对于默认实现，这些都不是很好的解决方案（特别是因为 itertools 的重点是不这样做），所以它让你来做这件事，但你需要存储这些值before 某事导致 next(grouper) 被调用并使生成器超过您想要的值。