Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。
首先，我们看看itertools提供的几个“无限”迭代器：
>>> import itertools
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> for n in natuals:
... print(n)
...
1
2
3
...
因为count()会创建一个无限的迭代器，所以上述代码会打印出自然数序列，根本停不下来，只能按Ctrl+C退出。
cycle()会把传入的一个序列无限重复下去：
>>> import itertools
>>> cs = itertools.cycle("ABC") # 注意字符串也是序列的一种
>>> for c in cs:
... print(c)
...
"A"
"B"
"C"
"A"
"B"
"C"
...
同样停不下来。
repeat()负责把一个元素无限重复下去，不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数：
>>> ns = itertools.repeat("A", 3)
>>> for n in ns:
... print(n)
...
A
A
A
无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去，如果只是创建了一个迭代对象，它不会事先把无限个元素生成出来，事实上也不可能在内存中创建无限多个元素。
无限序列虽然可以无限迭代下去，但是通常我们会通过takewhile()等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列：
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)
>>> list(ns)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
itertools提供的几个迭代器操作函数更加有用：
chain()
chain()可以把一组迭代对象串联起来，形成一个更大的迭代器：
>>> for c in itertools.chain("ABC", "XYZ"):
... print(c)
# 迭代效果："A" "B" "C" "X" "Y" "Z"
groupby()
groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起：
>>> for key, group in itertools.groupby("AAABBBCCAAA"):
... print(key, list(group))
...
A ["A", "A", "A"]
B ["B", "B", "B"]
C ["C", "C"]
A ["A", "A", "A"]
实际上挑选规则是通过函数完成的，只要作用于函数的两个元素返回的值相等，这两个元素就被认为是在一组的，而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组，就可以让元素"A"和"a"都返回相同的key：
>>> for key, group in itertools.groupby("AaaBBbcCAAa", lambda c: c.upper()):
... print(key, list(group))
...
A ["A", "a", "a"]
B ["B", "B", "b"]
C ["c", "C"]
A ["A", "A", "a"]
小结
itertools模块提供的全部是处理迭代功能的函数，它们的返回值不是list，而是Iterator，只有用for循环迭代的时候才真正计算。