itertools模块包含创建有效迭代器的函数，可以用各种方式对数据进行循环操作，此模块中的所有函数返回的迭代器都可以与for循环语句以及其他包含迭代器（如生成器和生成器表达式）的函数联合使用。
chain(iter1, iter2, ..., iterN)
给出一组迭代器(iter1, iter2, ..., iterN)，此函数创建一个新迭代器来将所有的迭代器链接起来，返回的迭代器从iter1开始生成项，知道iter1被用完，然后从iter2生成项，这一过程会持续到iterN中所有的项都被用完。
from itertools import chain
test = chain('AB', 'CDE', 'F')
for el in test:
print el
A
B
C
D
E
F
chain.from_iterable(iterables)
一个备用链构造函数，其中的iterables是一个迭代变量，生成迭代序列，此操作的结果与以下生成器代码片段生成的结果相同
>>> def f(iterables):
for x in iterables:
for y in x:
yield y
>>> test = f('ABCDEF')
>>> test.next()
'A'
>>> from itertools import chain
>>> test = chain.from_iterable('ABCDEF')
>>> test.next()
'A'
combinations(iterable, r)
创建一个迭代器，返回iterable中所有长度为r的子序列，返回的子序列中的项按输入iterable中的顺序排序
>>> from itertools import combinations
>>> test = combinations([1,2,3,4], 2)
>>> for el in test:
print el
(1, 2)
(1, 3)
(1, 4)
(2, 3)
(2, 4)
(3, 4)
count([n])
创建一个迭代器，生成从n开始的连续整数，如果忽略n，则从0开始计算（注意：此迭代器不支持长整数），如果超出了sys.maxint，计数器将溢出并继续从-sys.maxint-1开始计算。
cycle(iterable)
创建一个迭代器，对iterable中的元素反复执行循环操作，内部会生成iterable中的元素的一个副本，此副本用于返回循环中的重复项。
dropwhile(predicate, iterable)
创建一个迭代器，只要函数predicate(item)为True，就丢弃iterable中的项，如果predicate返回False，就会生成iterable中的项和所有后续项。
def dropwhile(predicate, iterable):
# dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1
iterable = iter(iterable)
for x in iterable:
if not predicate(x):
yield x
break
for x in iterable:
yield x
groupby(iterable [,key])
创建一个迭代器，对iterable生成的连续项进行分组，在分组过程中会查找重复项。如果iterable在多次连续迭代中生成了同一项，则会定义一个组，如果将此函数应用一个分类列表，那么分组将定义该列表中的所有唯一项，key（如果已提供）是一个函数，应用于每一项，如果此函数存在返回值，该值将用于后续项而不是该项本身进行比较，此函数返回的迭代器生成元素(key, group)，其中key是分组的键值，group是迭代器，生成组成该组的所有项。
ifilter(predicate, iterable)
创建一个迭代器，仅生成iterable中predicate(item)为True的项，如果predicate为None，将返回iterable中所有计算为True的项。
ifilter(lambda x: x%2, range(10)) --> 1 3 5 7 9
ifilterfalse(predicate, iterable)
创建一个迭代器，仅生成iterable中predicate(item)为False的项，如果predicate为None，则返回iterable中所有计算为False的项。
ifilterfalse(lambda x: x%2, range(10)) --> 0 2 4 6 8
imap(function, iter1, iter2, iter3, ..., iterN)
创建一个迭代器，生成项function(i1, i2, ..., iN)，其中i1，i2...iN分别来自迭代器iter1，iter2 ... iterN，如果function为None，则返回(i1, i2, ..., iN)形式的元组，只要提供的一个迭代器不再生成值，迭代就会停止。
>>> from itertools import *
>>> d = imap(pow, (2,3,10), (5,2,3))
>>> for i in d: print i
32
9
1000
####
>>> d = imap(pow, (2,3,10), (5,2))
>>> for i in d: print i
32
9
####
>>> d = imap(None, (2,3,10), (5,2))
>>> for i in d : print i
(2, 5)
(3, 2)
islice(iterable, [start, ] stop [, step])
创建一个迭代器，生成项的方式类似于切片返回值： iterable[start : stop : step]，将跳过前start个项，迭代在stop所指定的位置停止，step指定用于跳过项的步幅。与切片不同，负值不会用于任何start，stop和step，如果省略了start，迭代将从0开始，如果省略了step，步幅将采用1.
def islice(iterable, *args):
# islice('ABCDEFG', 2) --> A B
# islice('ABCDEFG', 2, 4) --> C D
# islice('ABCDEFG', 2, None) --> C D E F G
# islice('ABCDEFG', 0, None, 2) --> A C E G
s = slice(*args)
it = iter(xrange(s.start or 0, s.stop or sys.maxint, s.step or 1))
nexti = next(it)
for i, element in enumerate(iterable):
if i == nexti:
yield element
nexti = next(it)
#If start is None, then iteration starts at zero. If step is None, then the step defaults to one.
#Changed in version 2.5: accept None values for default start and step.
izip(iter1, iter2, ... iterN)
创建一个迭代器，生成元组(i1, i2, ... iN)，其中i1，i2 ... iN 分别来自迭代器iter1，iter2 ... iterN，只要提供的某个迭代器不再生成值，迭代就会停止，此函数生成的值与内置的zip()函数相同。
def izip(*iterables):
# izip('ABCD', 'xy') --> Ax By
iterables = map(iter, iterables)
while iterables:
yield tuple(map(next, iterables))
izip_longest(iter1, iter2, ... iterN, [fillvalue=None])
与izip()相同，但是迭代过程会持续到所有输入迭代变量iter1,iter2等都耗尽为止，如果没有使用fillvalue关键字参数指定不同的值，则使用None来填充已经使用的迭代变量的值。
def izip_longest(*args, **kwds):
# izip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-') --> Ax By C- D-
fillvalue = kwds.get('fillvalue')
def sentinel(counter = ([fillvalue]*(len(args)-1)).pop):
yield counter() # yields the fillvalue, or raises IndexError
fillers = repeat(fillvalue)
iters = [chain(it, sentinel(), fillers) for it in args]
try:
for tup in izip(*iters):
yield tup
except IndexError:
pass
permutations(iterable [,r])
创建一个迭代器，返回iterable中所有长度为r的项目序列，如果省略了r，那么序列的长度与iterable中的项目数量相同
def permutations(iterable, r=None):
# permutations('ABCD', 2) --> AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC
# permutations(range(3)) --> 012 021 102 120 201 210
pool = tuple(iterable)
n = len(pool)
r = n if r is None else r
if r > n:
return
indices = range(n)
cycles = range(n, n-r, -1)
yield tuple(pool[i] for i in indices[:r])
while n:
for i in reversed(range(r)):
cycles[i] -= 1
if cycles[i] == 0:
indices[i:] = indices[i+1:] + indices[i:i+1]
cycles[i] = n - i
else:
j = cycles[i]
indices[i], indices[-j] = indices[-j], indices[i]
yield tuple(pool[i] for i in indices[:r])
break
else:
return
product(iter1, iter2, ... iterN, [repeat=1])
创建一个迭代器，生成表示item1，item2等中的项目的笛卡尔积的元组，repeat是一个关键字参数，指定重复生成序列的次数。
def product(*args, **kwds):
# product('ABCD', 'xy') --> Ax Ay Bx By Cx Cy Dx Dy
# product(range(2), repeat=3) --> 000 001 010 011 100 101 110 111
pools = map(tuple, args) * kwds.get('repeat', 1)
result = [[]]
for pool in pools:
result = [x+[y] for x in result for y in pool]
for prod in result:
yield tuple(prod)
repeat(object [,times])
创建一个迭代器，重复生成object，times（如果已提供）指定重复计数，如果未提供times，将无止尽返回该对象。
def repeat(object, times=None):
# repeat(10, 3) --> 10 10 10
if times is None:
while True:
yield object
else:
for i in xrange(times):
yield object
starmap(func [, iterable])
创建一个迭代器，生成值func(*item),其中item来自iterable，只有当iterable生成的项适用于这种调用函数的方式时，此函数才有效。
def starmap(function, iterable):
# starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 9 1000
for args in iterable:
yield function(*args)
takewhile(predicate [, iterable])
创建一个迭代器，生成iterable中predicate(item)为True的项，只要predicate计算为False，迭代就会立即停止。
def takewhile(predicate, iterable):
# takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4
for x in iterable:
if predicate(x):
yield x
else:
break
tee(iterable [, n])
从iterable创建n个独立的迭代器，创建的迭代器以n元组的形式返回，n的默认值为2，此函数适用于任何可迭代的对象，但是，为了克隆原始迭代器，生成的项会被缓存，并在所有新创建的迭代器中使用，一定要注意，不要在调用tee()之后使用原始迭代器iterable，否则缓存机制可能无法正确工作。
def tee(iterable, n=2):
it = iter(iterable)
deques = [collections.deque() for i in range(n)]
def gen(mydeque):
while True:
if not mydeque: # when the local deque is empty
newval = next(it) # fetch a new value and
for d in deques: # load it to all the deques
d.append(newval)
yield mydeque.popleft()
return tuple(gen(d) for d in deques)
#Once tee() has made a split, the original iterable should not be used anywhere else; otherwise,
#the iterable could get advanced without the tee objects being informed.
#This itertool may require significant auxiliary storage (depending on how much temporary data needs to be stored).
#In general, if one iterator uses most or all of the data before another iterator starts, it is faster to use list() instead of tee().