Python函数可以使用生成器并将生成器返回到其生成的输出的子集？

Question

比方说，我有发电机功能是这样的：

import random 
def big_gen(): 
    i = 0 
    group = 'a' 
    while group != 'd': 
    i += 1 
    yield (group, i) 
    if random.random() < 0.20: 
     group = chr(ord(group) + 1) 

实施例输出可能是： （ '一个'，1），（ '一个'，2），（ 'A'，3），（ （a'，5），（'a'，6），（'a'，7），（'a'，8），（'b'，9），（'c '，10），（'c'，11），（'c'，12），（'c'，13）

我想把它分成三组：A组，B组和组C.我想为每个组都配一台发电机。然后，我会将生成器和组信转换为子功能。子功能的一个示例：

def printer(group_letter, generator): 
    print "These numbers are in group %s:" % group_letter 
    for num in generator: 
    print "\t%s" % num 

所需的输出将是：

These numbers are in group a: 
1 
2 
3 
4 
5 
6 
7 
8 
These numbers are in group b: 
9 
These numbers are in group c: 
10 
11 
12 
13 

我怎样才能做到这一点没有改变big_gen（）或打印机（），并避免在存储器中存储整个组在一旦？ （在现实生活中，这些群体是巨大的）

Answer 1

当然，这你想要做什么：

import itertools 
import operator 

def main(): 
    for let, gen in itertools.groupby(big_gen(), key=operator.itemgetter(0)): 
    secgen = itertools.imap(operator.itemgetter(1), gen) 
    printer(let, secgen) 

groupby这里的大部分工作 - key=只是告诉它要分组的领域。

产生的发电机需要被包裹在一个imap只是因为您所指定的printer签名接管数量的迭代器，而在本质上，在它得到它的输入相同的项目groupby返回迭代器 - 在这里，带有一个字母后跟一个数字的2项元组 - 但这与您的问题标题并不完全相关。

该标题的答案是，是的，一个Python函数可以很好地完成你想要的工作 - itertools.groupby实际上就是这么做的。我建议您仔细研究itertools模块，这是一个非常有用的工具（并且可以提供出色的性能）。

Answer 2

这里有一个小问题。你需要使用printer（）函数为每个组采用一个生成器，但实际上你可以使用相同的生成器生成所有组。你有两个选择，因为我看到它：

1）更改big_gen（）得到发电机：

import random 
def big_gen(): 
    i = 0 
    group = 'a' 
    while group != 'd': 
    def gen(): 
     i += 1 
     yield i 
     if random.random() < 0.20: 
      group = chr(ord(group) + 1) 
    yield group, gen 

from itertools import imap 
imap(lambda a: printer(*a), big_gen()) 

2）更改打印机（），以保持状态，并通知当组变化（保持原来的big_gen（）函数）：

def printer(generator): 
    group = None 
    for grp, num in generator: 
    if grp != group: 
     print "These numbers are in group %s:" % grp 
     group = grp 
    print "\t%s" % num