1. itertools模块介绍
itertools是Python中的一个内置模块，在Python中提供了很多方便快捷的迭代器函数，能够高效地进行迭代操作，对于需要将复杂的迭代操作简单化的开发者非常有用。该模块包括三类函数：
返回可迭代对象的函数
返回迭代器的函数
返回迭代器生成器的函数
1.1 返回可迭代对象的函数
itertools模块中有许多返回可迭代对象的函数，下面我们分别介绍几个常用的函数：
1.1.1 itertools.count(start=0, step=1)
该方法可以创建一个无限的计数器迭代器，从start开始，以step为步长进行计数。
import itertools
counter = itertools.count()
data = [next(counter) for _ in range(5)]
print(data)
输出结果：[0, 1, 2, 3, 4]
当然，我们也可以通过设置start参数进行指定起始值。
import itertools
counter = itertools.count(start=5)
data = [next(counter) for _ in range(5)]
print(data)
输出结果：[5, 6, 7, 8, 9]
我们还可以通过设置step参数进行指定步长。
import itertools
counter = itertools.count(start=0, step=2)
data = [next(counter) for _ in range(5)]
print(data)
输出结果：[0, 2, 4, 6, 8]
1.1.2 itertools.cycle(iterable)
该函数可以对原有数据进行循环迭代，当原数据迭代完成后，会不断重复迭代。
import itertools
counter = itertools.cycle(['A', 'B', 'C'])
data = [next(counter) for _ in range(5)]
print(data)
输出结果：['A', 'B', 'C', 'A', 'B']
1.1.3 itertools.repeat(object, times=None)
该函数可以将一个元素重复迭代指定的次数，如果不指定次数，则会无限地重复迭代。
import itertools
data = [i for i in itertools.repeat(10, 5)]
print(data)
输出结果：[10, 10, 10, 10, 10]
1.2 返回迭代器的函数
接着我们来介绍几个返回迭代器的函数：
1.2.1 itertools.compress(data, selectors)
该函数可以根据selectors的真假值对data进行过滤。
import itertools
data = ['A', 'B', 'C', 'D']
selectors = [True, False, True, False]
filtered_data = itertools.compress(data, selectors)
print(list(filtered_data))
输出结果：['A', 'C']
1.2.2 itertools.dropwhile(predicate, iterable)
该函数会跳过原数据中所有符合条件的元素，直到遇到第一个不符合条件的元素，之后返回剩余部分的迭代器。
import itertools
data = [1, 3, 5, 2, 4, 6]
filtered_data = itertools.dropwhile(lambda x: x<5, data)
print(list(filtered_data))
输出结果：[5, 2, 4, 6]
1.2.3 itertools.takewhile(predicate, iterable)
该函数只返回符合条件的元素，直到遇到第一个不符合条件的元素时就立即停止迭代。
import itertools
data = [1, 3, 5, 2, 4, 6]
filtered_data = itertools.takewhile(lambda x: x<5, data)
print(list(filtered_data))
输出结果：[1, 3]
1.3 返回迭代器生成器的函数
最后我们来介绍几个返回迭代器生成器的函数：
1.3.1 itertools.chain(*iterables)
该函数可以将多个可迭代对象拼接到一起，返回一个生成器，生成器会依次迭代每一个可迭代对象中的元素。
import itertools
data = itertools.chain([1, 2, 3], [4, 5, 6])
print(list(data))
输出结果：[1, 2, 3, 4, 5, 6]
1.3.2 itertools.dropwhile(predicate, iterable)
该函数可以对一个可迭代对象进行分组，分组方式由key函数指定。
import itertools
data = [{'name': 'Tom', 'age':20},
{'name': 'Jack', 'age':18},
{'name': 'Lucy', 'age':22},
{'name': 'Lily', 'age':18}]
grouped_data = itertools.groupby(data, key=lambda x:x['age'])
for key, group in grouped_data:
print(key, list(group))
输出结果：
20 [{'name': 'Tom', 'age': 20}]
18 [{'name': 'Jack', 'age': 18}, {'name': 'Lily', 'age': 18}]
22 [{'name': 'Lucy', 'age': 22}]
2. itertools源码解析
在介绍完itertools的常用函数后，我们来深入学习一下itertools的源码实现。itertools的源码在Python的官方库中是可以查看的，也可以在网上找到。
2.1 itertools.count源码解析
def count(start=0, step=1):
# count(10) --> 10 11 12 13 14 ...
# count(2.5, 0.5) -> 2.5 3.0 3.5 ...
it = _countiter(start, step)
return it
class _countiter:
def __init__(self, value, step):
self.value = value
self.step = step
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
result = self.value
self.value += self.step
return result
从源码中可以看出，count函数会返回一个_countiter的实例，而_countiter是一个迭代器，其__next__方法会不断返回value，并将value加上step。
2.2 itertools.cycle源码解析
def cycle(iterable):
# cycle('ABCD') --> A B C D A B C D A B C D ...
saved = []
for element in iterable:
yield element
saved.append(element)
while saved:
for element in saved:
yield element
从源码中可以看出，cycle函数返回一个生成器，其yield关键字前后轮流返回输入的可迭代对象的元素，当迭代器迭代完所有元素后，会无限重复地返回原队列的所有元素。
2.3 itertools.repeat源码解析
def repeat(object, times=None):
# repeat(10, 3) --> 10 10 10
if times is None:
while True:
yield object
else:
for i in range(times):
yield object
从源码中可以看出，repeat函数返回一个生成器，当times为None时，它会不断重复yield object，当times不为None时，它会重复yield object次数为times。
2.4 itertools.chain源码解析
def chain(*iterables):
# chain('ABC', 'DEF') --> A B C D E F
for it in iterables:
for element in it:
yield element
从源码中可以看出，chain函数返回一个生成器，它会首先迭代第一个可迭代对象中的所有元素，然后迭代第二个，第三个，直到最后一个可迭代对象中的所有元素。
2.5 itertools.groupby源码解析
def groupby(iterable, key=None):
# groupby('AAAABBBCCDAABBB') -> A B C D A B
# groupby('ABBCcAD', lambda x: x.upper()) -> A B C A D
if key is None:
key = lambda x: x
it = iter(iterable)
try:
first = next(it)
except StopIteration:
return
groupkey = key(first)
group = [first]
for item in it:
itemkey = key(item)
if itemkey != groupkey:
yield (groupkey, group)
groupkey = itemkey
group = [item]
else:
group.append(item)
yield (groupkey, group)
从源码中可以看出，groupby函数返回一个生成器，它会先迭代一次可迭代对象，并将第一个元素的key值保存起来，然后循环迭代所有元素，当元素的key值与前一个元素的key值不同时，就会生成前一个分组的(groupkey, group)二元组，并将groupkey设置为当前元素的key值，将group保存为新的列表。
3. 总结
itertools模块是Python常用的标准库之一，它提供了非常强大而又方便快捷的迭代函数。通过本文的介绍，我们了解了itertools的一些常用函数，并深入源码解析了其中几个函数的实现原理。学习完本文后，读者可以更加熟练地使用itertools模块对数据进行处理，也可以更深入地理解Python中的迭代机制。