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しかし、xが非常に多い要素を持つときはメモリを圧迫する恐れもあります。
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そのような事情がある際は次のようにitertools.isliceを使
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そのような事情がある際は次のようにitertools.isliceを使っても良いかもしれません。
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リンク先で紹介されている簡易実装では、is演算子がその真価を発揮しています。
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解決策
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前以てイテレータをリストに変換するのが最も素直でしょう。
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しかし、xが非常に多い要素を持つときはメモリを圧迫する恐れもあります。
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そのような事情がある際は次のようにitertools.isliceを使うと良いでしょう。
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import itertools
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x = [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4]
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g_it = itertools.groupby(x)
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n = 2
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while True:
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elems = [list(it) for k, it in itertools.islice(g_it, 0, n)]
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if not elems:
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break
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print(*elems)
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**実行結果** [Wandbox](https://wandbox.org/permlink/iD1Bi94tklaNDCyJ)
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[1, 1, 1] [2, 2]
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[3, 3] [4, 4, 4]
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これは非常に嬉しい作りなのですが、
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如何せんchunkedのようなグルーピング関数との相性は最悪です。
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如何せんchunkedのような『先読み』を要するグルーピング関数との相性は最悪です。
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リンク先で
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リンク先で紹介されている簡易実装では、is演算子がその真価を発揮しています。
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g_it = iter(
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g_it = itertools.groupby([1, 1, 2, 2, 3, 3])
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)
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k3, it3 = next(g_it)
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print(k3, list(it3)) # =>
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print(k3, list(it3)) # => 3 [3, 3]
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[Wandbox](https://wandbox.org/permlink/
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[Wandbox](https://wandbox.org/permlink/HKYCiATYbaPqwDK4)
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これは非常に嬉しい作りなのですが、
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如何せんchunkedのようなグルーピング関数との相性は最悪です。
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> 返されるグループはそれ自体がイテレータで、 groupby() と iterable を共有しています。もととなる iterable を共有しているため、 groupby() オブジェクトの要素取り出しを先に進めると、それ以前の要素であるグループは見えなくなってしまいます。従って、データが後で必要な場合にはリストの形で保存しておく必要があります
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**引用元**： [itertools.groupby — Python 3.8.0 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/library/itertools.html#itertools.groupby)
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リンク先では簡易な実装も紹介されており、is演算子がその真価を発揮しています。
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