致力于将 Python 代码写得更加 Pythonic。
一来更符合规范且容易阅读，二来一般 Pythonic 的代码在执行上也更有效率。
一、itertools库介绍
迭代器（生成器）在 Python 中是一种很常用、也很好用的数据结构，比起列表 list 来说，迭代器最大的优势就是延迟计算、按需使用，从而提高开发体验和运行效率，以至于在 Python 3 中 map、filter等操作返回的不再是列表而是迭代器。
日常常用迭代器：range 。
itertools 中的函数大多是返回各种迭代器对象，因为是系统库，运行效率更高。
二、实操
1.itertools.accumulate
实现累加
import itertools
x = itertools.accumulate(range(10))
print(list(x))
# [0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]
2.itertools.chain
连接多个列表或者迭代器
import itertools
x = itertools.chain(range(3), range(4), [3, 2, 1])
print(list(x))
# [0, 1, 2, 0, 1, 2, 3, 3, 2, 1]
3.itertools.combinations
求列表或生成器中指定数目的元素不重复的所有组合（举例：C5取3）
import itertools
x = itertools.combinations(range(4), 3)
print(list(x))
# [(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 3), (1, 2, 3)]
4.itertools.combinations_with_replacement
可以重复元素的组合（举例：A5取3 -- 貌似也不太恰当）
import itertools
x = itertools.combinations_with_replacement('ABC', 2)
print(list(x))
# [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]
5.itertools.compress
按照真值表筛选元素
import itertools
x = itertools.compress(range(5), (True, False, True, True, False))
print(list(x))
# [0, 2, 3]
6.itertools.islice
对迭代器进行切片
import itertools
x = itertools.islice(range(10), 0, 9, 2)
print(list(x))
# [0, 2, 4, 6, 8]
7.itertools.count
一个计数器，可以指定起始位置和步长
# 记得切片 不可以直接 print
import itertools
x = itertools.count(start=10, step=-1)
print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1)))
# [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
8.itertools.cycle
循环指定的列表和迭代器
# 记得切片 不可以直接 print
import itertools
x = itertools.cycle('ABC')
print(list(itertools.islice(x, 0, 12, 1)))
# ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']
9.itertools.dropwhile
按照真值函数丢弃列表和迭代器前面的元素
import itertools
x = itertools.dropwhile(lambda x: x < 5, range(20))
print(list(x))
# [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
10.itertools.filterfalse
保留不满足条件的元素
import itertools
x = itertools.filterfalse(lambda x: x < 5, (1,5,2,6,9,4))
print(list(x))
# [5, 6, 9]
11.itertools.groupby
按照分组函数的值对元素进行分组
import itertools
x = itertools.groupby(range(10), lambda x: x < 5 or x > 8)
print(list(x))
# [(True, <itertools._grouper object at 0x0000022662A04130>), (False, <itertools._grouper object at 0x0000022662A044C0>), (True, <itertools._grouper object at 0x0000022662A04AC0>)]
for condition, numbers in x:
print(condition, list(numbers))
True [0, 1, 2, 3, 4]
False [5, 6, 7, 8]
True [9]
12.itertools.permutations
产生指定数目元素的所有排列（与顺序有关）
import itertools
x = itertools.permutations(range(4), 3) # 4*3*2
print(list(x))
# [(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 1), (0, 2, 3), (0, 3, 1), (0, 3, 2), (1, 0, 2), (1, 0, 3), (1, 2, 0), (1, 2, 3), (1, 3, 0), (1, 3, 2), (2, 0, 1), (2, 0, 3), (2, 1, 0), (2, 1, 3), (2, 3, 0), (2, 3, 1), (3, 0, 1), (3, 0, 2), (3, 1, 0), (3, 1, 2), (3, 2, 0), (3, 2, 1)]
13.itertools.product
产生多个列表和迭代器的“积”（组合）
import itertools
x = itertools.product('ABC', range(3))
print(list(x))
# [('A', 0), ('A', 1), ('A', 2), ('B', 0), ('B', 1), ('B', 2), ('C', 0), ('C', 1), ('C', 2)]
14.itertools.repeat
生成一个拥有指定数目元素的迭代器
import itertools
x = itertools.repeat(0, 5)
print(list(x))
# [0, 0, 0, 0, 0]
15.itertools.starmap
类似map
import itertools
x = itertools.starmap(str.islower, 'aBCDefGhI')
print(list(x))
# [True, False, False, False, True, True, False, True, False]
16.itertools.takewhile
与 dropwhile 相反，保留满足条件的元素
import itertools
x = itertools.takewhile(lambda x: x < 5, range(10))
print(list(x))
# [0, 1, 2, 3, 4]
17.itertools.tee
生成指定数目的迭代器
import itertools
x = itertools.tee(range(10), 2)
print(list(x))
# [<itertools._tee object at 0x00000226629FB240>, <itertools._tee object at 0x00000226629FBA40>]
for letters in x:
print(list(letters))
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
18.itertools.zip_longest
类似于 zip，不过以较长的列表和迭代器的长度为准
import itertools
x = itertools.zip_longest(range(3), range(5))
y = zip(range(3), range(5))
print(list(x))
# [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (None, 3), (None, 4)]
print(list(y))
# [(0, 0), (1, 1), (2, 2)]
熟练最重要！！！
多实操！！！
参考链接：python itertools库详解（让你的代码更pythonic）
参考链接：[这段代码很Pythonic]相见恨晚的itertools库
参考链接：一个零差评的 Python 内置库