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
使用 itertools.groupby() 函数对于这样的数据分组操作非常实用。假设字典列表：
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'},
]
对 date 分组后的数据进行迭代。首先需要按照指定的字段(date)排序， 然后调用 itertools.groupby() 函数进行遍历：
from operator import itemgetter
from itertools import groupby
rows.sort(key=itemgetter('date'))
for date, items in groupby(rows, key=itemgetter('date')):
print(date)
for i in items:
print(' ', i)
07/01/2012
{'address': '5412 N CLARK', 'date': '07/01/2012'}
{'address': '4801 N BROADWAY', 'date': '07/01/2012'}
07/02/2012
{'address': '5800 E 58TH', 'date': '07/02/2012'}
{'address': '5645 N RAVENSWOOD', 'date': '07/02/2012'}
{'address': '1060 W ADDISON', 'date': '07/02/2012'}
07/03/2012
{'address': '2122 N CLARK', 'date': '07/03/2012'}
07/04/2012
{'address': '5148 N CLARK', 'date': '07/04/2012'}
{'address': '1039 W GRANVILLE', 'date': '07/04/2012'}
讨论
groupby() 函数扫描整个序列，并且查找连续相同值（或者根据 key 函数返回相同值）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相等的组中所有对象。
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， 那么最好使用 defaultdict() 来构建一个多值字典，通过遍历，可以很轻松地对每个指定日期访问对应的记录：
from collections import defaultdict
rows_by_date = defaultdict(list)
for row in rows:
rows_by_date[row['date']].append(row)
for i in rows_by_date['07/01/2012']:
print(i)
{'address': '5412 N CLARK', 'date': '07/01/2012'}
{'address': '4801 N BROADWAY', 'date': '07/01/2012'}
在上面这个例子中，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。
