假设您想按秒在1秒间隔内发布的数据分组数据，我们可以利用您的数据是有序的并且
int(out_ts)将时间戳缩短到秒的事实，我们可以将其用作分组密钥。
进行分组的最简单方法是使用
itertools.groupby：
from itertools import groupbydata = get_time_deltas(INFILE) get_key = lambda x: int(x[0]) # function to get group key from databins = [(k, list(g)) for k, g in groupby(data, get_key)]
bins将是一个元组列表，其中元组中的第一个值是键（整数，例如
082438），第二个值是该秒上发布的数据条目的列表（带有timestamp =
082438.*）。
用法示例：
# print out the number of messages for each secondfor sec, data in bins: print('{0} --- {1}'.format(sec, len(data)))# write (sec, msg_per_sec) out to CSV fileimport csvwith open("test.csv", "w") as f: csv.writer(f).writerows((s, len(d)) for s, d in bins)# get average message per secondmessage_counts = [len(d) for s, d in bins]avg_msg_per_second = float(sum(message_count)) / len(message_count)PS在这个例子中，一个
list被用于
bins使得数据的顺序被保持。如果您需要随机访问数据，请考虑使用
OrderedDict代替。
请注意，将解决方案调整为几秒钟的分组是相对简单的。例如，要按每分钟（60秒）的邮件分组，请将
get_key功能更改为：
get_key = lambda x: int(x[0] / 60) # truncate timestamp to the minute
