按自定义切片拆分数组：如何将连续同状态元组划分为嵌套子数组

给定如下由状态标识和数值组成的元组数组：

source = [('active',1),('active',2),('active',3),('active',4), ('not active',7),('not active',5),('not active',6),('active',7),('active',8),('active',9)]

需要将连续具有相同状态标识的元组归为同一个子数组，最终输出结构如下：

[[('active',1),('active',2),('active',3), ('active',4)],[('not active',7),('not active',5),('not active',6)],[('active',7),('active',8),('active',9)]]

实现方案 #

方案1：使用Python标准库itertools.groupby（最简便） #

groupby天然支持对连续出现的相同key的元素做分组，直接指定分组key为元组的第一个元素（状态标识）即可，代码如下：

from itertools import groupby

source = [('active',1),('active',2),('active',3),('active',4), ('not active',7),('not active',5),('not active',6),('active',7),('active',8),('active',9)]
result = [list(group) for key, group in groupby(source, key=lambda x: x[0])]

执行后result就是你需要的嵌套数组结构。

注意：groupby只会把连续出现的相同key的元素分为一组，刚好匹配你的需求，不需要额外做排序操作（如果先排序会把所有相同状态的元素合并到一组，不符合保留连续分段的要求）。

方案2：手动遍历实现（无需导入依赖） #

如果不想依赖itertools，可以自己写遍历逻辑，逐个判断当前元素的状态和上一个分组的状态是否一致即可：

source = [('active',1),('active',2),('active',3),('active',4), ('not active',7),('not active',5),('not active',6),('active',7),('active',8),('active',9)]
result = []
current_group = []
current_status = None

for item in source:
    status = item[0]
    if status != current_status:
        # 状态变化，保存上一个非空分组
        if current_group:
            result.append(current_group)
        # 初始化新分组
        current_group = [item]
        current_status = status
    else:
        # 状态一致，加入当前分组
        current_group.append(item)
# 把最后一个分组加入结果
if current_group:
    result.append(current_group)

两种方案运行后得到的结果完全一致，都能满足需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Igor Aldabaev