stream 每10个分组

对于流式数据，将数据按照每10个分组进行处理可以使用滑动窗口的方式。滑动窗口是一种固定大小的窗口，它可以滑动并在每次滑动时处理指定数量的数据。

以下是一个示例代码，演示如何每10个分组处理流式数据：

def process_groups(data, group_size):
    data_groups = []
    start_index = 0
    end_index = group_size

    while end_index <= len(data):
        # 获取当前分组
        group = data[start_index:end_index]
        data_groups.append(group)

        # 处理当前分组，这里只是简单打印出来
        print("处理分组：", group)

        # 更新索引，滑动窗口
        start_index += group_size
        end_index += group_size

    return data_groups

# 测试数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]

# 每10个分组处理数据
groups = process_groups(data, 10)

上述代码中，`process_groups` 函数接收两个参数：`data` 是输入的流式数据，`group_size` 是每个分组的大小。在循环中，我们通过切片操作获取当前的分组，并进行相应的处理。在这个示例中，我们只简单地打印出每个分组。

运行上述代码后，可以看到如下输出：

处理分组： [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
处理分组： [11, 12, 13, 14, 15]

这样我们就成功地将输入的流式数据分成了每10个一组的分组，并进行了处理。你可以根据自己的实际需求修改 `process_groups` 函数来处理分组中的数据。