Python的內建模塊itertools提供了非常有用的用於操作迭代對象的函數。
（1）itertools.count()會創建一個無限自然數序列的迭代器，根本停不下來。
itertools.count(1) # 1,2,3，...
（2）cycle()會把傳入的一個序列無限重複下去
itertools.cycle('ABC') # A,B,C,A,B,C,...
（3）chain()可以把一組迭代對象串聯起來，形成一個更大的迭代器
itertools.chain('ABC', 'XYZ') # 迭代效果：'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'
（4）repeat()負責把一個元素無限重複下去，不過如果提供第二個參數就可以限定重複次數
itertools.repeat('A', 10) # 打印10次'A'
（5）groupby()把迭代器中相鄰的重複元素挑出來放在一起
>>> 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']
>>> 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']
（6）imap()和map()的區別在於，imap()可以作用於無窮序列，並且，如果兩個序列的長度不一致，以短的那個爲準。
imap()實現了“惰性計算”，也就是在需要獲得結果的時候才計算。
>>> for x in itertools.imap(lambda x, y: x * y, [10, 20, 30], itertools.count(1)):
... print x
...
10
40
90
（7）ifilter()就是filter()的惰性實現。
（8）itertools.product(list1, list2)，返回list1、list2中的元素的笛卡爾積的元組。即，依次取出list1中的每1個元素，與list2中的每1個元素，組成元組，然後，將所有的元組組成一個列表，返回。
>>> for item in itertools.product([1,2,3],[100,200]):
... print item
...
(1, 100)
(1, 200)
(2, 100)
(2, 200)
(3, 100)
(3, 200)
python字符串中連續相同字符個數：
import itertools
res = [(k, len(list(g))) for k, g in itertools.groupby('TTFTTTFFFFTFFTT')]
res：[('T', 2), ('F', 1), ('T', 3), ('F', 4), ('T', 1), ('F', 2), ('T', 2))]
參考：
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/897692888725344/983420006222912