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。
1 from itertools import chain 2 test = chain(‘AB‘, ‘CDE‘, ‘F‘) 3 for el in test: 4 print el 5 6 A 7 B 8 C 9 D 10 E 11 F
这里再举个斐波那契的例子：
from itertools import chain
class Fei:
@staticmethod
def fibon(n):
a=b=1
for i in range(n):
yield a
a,b=b,a+b
def __iter__(self):
return Fei.fibon(100)
fei=Fei()
test=chain(,fei)
for el in test:
print(el)
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：
1 >>> def f(iterables): 2 for x in iterables: 3 for y in x: 4 yield y 5 6 >>> test = f(‘ABCDEF‘) 7 >>> test.next() 8 ‘A‘ 9 10 11 >>> from itertools import chain 12 >>> test = chain.from_iterable(‘ABCDEF‘) 13 >>> test.next() 14 ‘A‘
这里说明一下：
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): 2 # dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1 3 iterable = iter(iterable) 4 for x in iterable: 5 if not predicate(x): 6 yield x 7 break 8 for x in iterable: 9 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 * 2 >>> d = imap(pow, (2,3,10), (5,2,3)) 3 >>> for i in d: print i 4 5 32 6 9 7 1000 8 9 #### 10 >>> d = imap(pow, (2,3,10), (5,2)) 11 >>> for i in d: print i 12 13 32 14 9 15 16 #### 17 >>> d = imap(None, (2,3,10), (5,2)) 18 >>> for i in d : print i 19 20 (2, 5) 21 (3, 2)
http://www.cnblogs.com/cython/articles/2169009.html