简介Python/ target=_blank class=infotextkey>Python的编程优势在于它的简洁性 。这不仅是因为Python语法优雅，还因为它有许多精心设计的内置模块，可以帮助开发者高效地实现常用功能 。
itertools模块就是一个很好的例子，它为开发者提供了许多强大的工具，可以用更短的代码来操作Python的可迭代对象 ， 帮助开发者事半功倍地完成任务 。
1. itertools.product()：避免嵌套循环的巧妙方式当程序变得越来越复杂时，可能需要编写嵌套循环 。与此同时，Python代码将变得丑陋和难以阅读：
list_a = [1, 2020, 70]list_b = [2, 4, 7, 2000]list_c = [3, 70, 7]for a in list_a:for b in list_b:for c in list_c:if a + b + c == 2077:print(a, b, c)# 70 2000 7如何改进上述代码，使其具有Python风格？
【十个Python Itertools方法助你事半功倍】可以使用itertools.product()函数：
from itertools import productlist_a = [1, 2020, 70]list_b = [2, 4, 7, 2000]list_c = [3, 70, 7]for a, b, c in product(list_a, list_b, list_c):if a + b + c == 2077:print(a, b, c)# 70 2000 7如上所示，它返回输入可迭代对象的笛卡尔积 ， 帮助将3个嵌套的for循环合并为一个 。
2. itertools.compress()：过滤数据的便捷方式可以通过一个或多个循环来过滤列表中的项目 。
但有时候 ， 可能不需要编写任何循环 ， 而是使用函数itertools.compress() 。
itertools.compress()函数返回一个迭代器，该迭代器根据对应的布尔掩码值对可迭代对象进行过滤 。
例如，以下代码使用itertools.compress()函数选择真正的数据：
import itertoolsleaders = ['Yang', 'Elon', 'Tim', 'Tom', 'Mark']selector = [1, 1, 0, 0, 0]print(list(itertools.compress(leaders, selector)))# ['Yang', 'Elon']第二个参数selector作为一个掩码，也可以定义为以下形式：
selector = [True, True, False, False, False]3. itertools.groupby()：对可迭代对象进行分组itertools.groupby()函数是将可迭代对象中相邻的重复元素进行分组的一种便捷方式 。
例如，可以对一个长字符串进行如下分组：
from itertools import groupbyfor key, group in groupby('YAaANNGGG'):print(key, list(group))# Y ['Y']# A ['A']# a ['a']# A ['A']# N ['N', 'N']# G ['G', 'G', 'G']此外，还可以利用它的第二个参数来告诉groupby()函数如何判断两个元素是否相同：
from itertools import groupbyfor key, group in groupby('YAaANNGGG', lambda x: x.upper()):print(key, list(group))# Y ['Y']# A ['A', 'a', 'A']# N ['N', 'N']# G ['G', 'G', 'G']4. itertools.combinations()：获取可迭代对象中给定长度的所有组合对于初学者来说，编写一个正确的函数来获取列表的所有可能组合可能需要一些时间 。
实际上 ， 如果使用itertools.combinations()函数，可以很容易地实现：
import itertoolsauthor = ['Y', 'a', 'n', 'g']result = itertools.combinations(author, 2)for x in result:print(x)# ('Y', 'a')# ('Y', 'n')# ('Y', 'g')# ('a', 'n')# ('a', 'g')# ('n', 'g')如上述程序所示，itertools.combinations()函数有两个参数，一个是原始可迭代对象，另一个是函数生成的子序列的长度 。
5. itertools.permutations(): 获取可迭代对象中给定长度的所有排列既然有一个函数可以获取所有组合 ， 当然还有另一个名为itertools.permutations的函数可以获取所有可能的排列：
import itertoolsauthor = ['Y', 'a', 'n', 'g']result = itertools.permutations(author, 2)for x in result:print(x)# ('Y', 'a')# ('Y', 'n')# ('Y', 'g')# ('a', 'Y')# ('a', 'n')# ('a', 'g')# ('n', 'Y')# ('n', 'a')# ('n', 'g')# ('g', 'Y')# ('g', 'a')# ('g', 'n')如上所示，itertools.permutations()函数的使用方式与itertools.combinations()函数类似 。唯一的区别在于它们的结果 。
6. itertools.accumulate()：从可迭代对象生成累积项基于可迭代对象获取一系列累积值是一种常见的需求 。借助itertools.accumulate()函数的帮助，不需要编写任何循环就能实现 。
import itertoolsimport operatornums = [1, 2, 3, 4, 5]print(list(itertools.accumulate(nums, operator.mul)))# [1, 2, 6, 24, 120]