# `itertools` — 효율적인 루핑을 위한 이터레이터를 만드는 함수

이 모듈은 APL, Haskell 및 SML의 구성물들에서 영감을 얻은 여러 이터레이터 빌딩 블록을 구현합니다. 각각을 파이썬에 적합한 형태로 개선했습니다.

이 모듈은 자체적으로 혹은 조합하여 유용한 빠르고 메모리 효율적인 도구의 핵심 집합을 표준화합니다. 함께 모여, 순수 파이썬에서 간결하고 효율적으로 특수화된 도구를 구성할 수 있도록 하는 “이터레이터 대수(iterator algebra)”를 형성합니다.

예를 들어, SML은 테이블 화 도구를 제공합니다: 시퀀스 `f(0), f(1), ...`를 생성하는 `tabulate(f)`. `map()`과 `count()`를 결합하여 `map(f, count())`를 형성해서 파이썬에서도 같은 효과를 얻을 수 있습니다.

이러한 도구와 그들의 내장 대응물들은 `operator` 모듈의 고속 함수와도 잘 작동합니다. 예를 들어, 곱셈 연산자는 두 벡터에 걸쳐 map 되어 효율적인 내적(dot-product)을 형성할 수 있습니다: `sum(map(operator.mul, vector1, vector2))`.

무한 이터레이터:

이터레이터 | 인자 | 결과 | 예
--- | --- | --- | ---
`count()` | start, [step] | start, start+step, start+2*step, … | `count(10) --> 10 11 12 13 14 ...`
`cycle()` | p | p0, p1, … plast, p0, p1, … | `cycle('ABCD') --> A B C D A B C D ...`
`repeat()` | elem [,n] | elem, elem, elem, … 끝없이 또는 최대 n 번 | `repeat(10, 3) --> 10 10 10`

가장 짧은 입력 시퀀스에서 종료되는 이터레이터:

이터레이터 | 인자 | 결과 | 예
--- | --- | --- | ---
`accumulate()` | p [,func] | p0, p0+p1, p0+p1+p2, … | `accumulate([1,2,3,4,5]) --> 1 3 6 10 15`
`chain()` | p, q, … | p0, p1, … plast, q0, q1, … | `chain('ABC', 'DEF') --> A B C D E F`
`chain.from_iterable()` | iterable | p0, p1, … plast, q0, q1, … | `chain.from_iterable(['ABC', 'DEF']) --> A B C D E F`
`compress()` | data, selectors | (d[0] if s[0]), (d[1] if s[1]), … | `compress('ABCDEF', [1,0,1,0,1,1]) --> A C E F`
`dropwhile()` | pred, seq | seq[n], seq[n+1], pred가 실패할 때 시작 | `dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1`
`filterfalse()` | pred, seq | pred(elem)이 거짓인 seq의 요소들 | `filterfalse(lambda x: x%2, range(10)) --> 0 2 4 6 8`
`groupby()` | iterable[, key] | key(v)의 값으로 그룹화된 서브 이터레이터들 |
`islice()` | seq, [start,] stop [, step] | seq[start:stop:step]의 요소들 | `islice('ABCDEFG', 2, None) --> C D E F G`
`starmap()` | func, seq | func(*seq[0]), func(*seq[1]), … | `starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 9 1000`
`takewhile()` | pred, seq | seq[0], seq[1], pred가 실패할 때까지 | `takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4`
`tee()` | it, n | it1, it2, … itn 하나의 이터레이터를 n개의 이터레이터로 나눕니다 |
`zip_longest()` | p, q, … | (p[0], q[0]), (p[1], q[1]), … | `zip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-') --> Ax By C- D-`

조합형 이터레이터:

이터레이터 | 인자 | 결과
--- | --- | ---
`product()` | p, q, … [repeat=1] | 데카르트 곱(cartesian product), 중첩된 for 루프와 동등합니다
`permutations()` | p[, r] | r-길이 튜플들, 모든 가능한 순서, 반복되는 요소 없음
`combinations()` | p, r | r-길이 튜플들, 정렬된 순서, 반복되는 요소 없음
`combinations_with_replacement()` | p, r | r-길이 튜플들, 정렬된 순서, 반복되는 요소 있음

예 | 결과
--- | ---
`product('ABCD', repeat=2)` | `AA AB AC AD BA BB BC BD CA CB CC CD DA DB DC DD`
`permutations('ABCD', 2)` | `AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC`
`combinations('ABCD', 2)` | `AB AC AD BC BD CD`
`combinations_with_replacement('ABCD', 2)` | `AA AB AC AD BB BC BD CC CD DD`

## 이터레이터 도구 함수

다음 모듈 함수는 모두 이터레이터를 생성하고 반환합니다. 일부는 길이가 무한한 스트림을 제공해서, 스트림을 자르는 함수나 루프로만 액세스해야 합니다.

`itertools.``accumulate`(iterable[, func, *, initial=None])

  누적 합계나 다른 이항 함수(선택적 func 인자를 통해 지정됩니다)의 누적 결과를 반환하는 이터레이터를 만듭니다.

  func가 제공되면, 두 인자를 취하는 함수여야 합니다. 입력 iterable의 요소는 func에 대한 인자로 허용될 수 있는 모든 형일 수 있습니다. (예를 들어, 기본 더하기 연산에서 요소는 `Decimal`이나 `Fraction`을 포함하는 모든 더할 수 있는 형일 수 있습니다.)

  일반적으로, 출력되는 요소 수는 입력 iterable과 일치합니다. 그러나, 키워드 인자 initial이 제공되면, 누적이 initial 값으로 시작하여 출력에 입력 iterable보다 하나 많은 요소가 있게 됩니다.

  대략 다음과 동등합니다:

      def accumulate(iterable, func=operator.add, *, initial=None):
          'Return running totals'
          # accumulate([1,2,3,4,5]) --> 1 3 6 10 15
          # accumulate([1,2,3,4,5], initial=100) --> 100 101 103 106 110 115
          # accumulate([1,2,3,4,5], operator.mul) --> 1 2 6 24 120
          it = iter(iterable)
          total = initial
          if initial is None:
              try:
                  total = next(it)
              except StopIteration:
                  return
          yield total
          for element in it:
              total = func(total, element)
              yield total

  func 인자는 여러 가지 용도가 있습니다. 누적 최솟값을 위해서는 `min()`, 누적 최댓값을 위해서는 `max()`, 누적 곱을 위해서는 `operator.mul()`로 설정할 수 있습니다. 할부 상환 표는 이자를 누적하고 지불을 적용하여 만들 수 있습니다. 일차 점화식은 iterable에 초깃값을 제공하고 func 인자에서 누적 합계만 사용하여 모델링 할 수 있습니다:

      >>> data = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7, 5, 8]
      >>> list(accumulate(data, operator.mul))     # running product
      [3, 12, 72, 144, 144, 1296, 0, 0, 0, 0]
      >>> list(accumulate(data, max))              # running maximum
      [3, 4, 6, 6, 6, 9, 9, 9, 9, 9]

      # Amortize a 5% loan of 1000 with 4 annual payments of 90
      >>> cashflows = [1000, -90, -90, -90, -90]
      >>> list(accumulate(cashflows, lambda bal, pmt: bal*1.05 + pmt))
      [1000, 960.0, 918.0, 873.9000000000001, 827.5950000000001]

      # Chaotic recurrence relation https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_map
      >>> logistic_map = lambda x, _:  r * x * (1 - x)
      >>> r = 3.8
      >>> x0 = 0.4
      >>> inputs = repeat(x0, 36)     # only the initial value is used
      >>> [format(x, '.2f') for x in accumulate(inputs, logistic_map)]
      ['0.40', '0.91', '0.30', '0.81', '0.60', '0.92', '0.29', '0.79', '0.63',
       '0.88', '0.39', '0.90', '0.33', '0.84', '0.52', '0.95', '0.18', '0.57',
       '0.93', '0.25', '0.71', '0.79', '0.63', '0.88', '0.39', '0.91', '0.32',
       '0.83', '0.54', '0.95', '0.20', '0.60', '0.91', '0.30', '0.80', '0.60']

  최종 누적값만 반환하는 유사한 함수에 대해서는 `functools.reduce()`를 참조하십시오.

  버전 3.2에 추가.

  버전 3.3에서 변경: 선택적 func 매개 변수를 추가했습니다.

  버전 3.8에서 변경: 선택적 initial 매개 변수를 추가했습니다.

`itertools.``chain`(*iterables)

  첫 번째 이터러블에서 소진될 때까지 요소를 반환한 다음 이터러블로 넘어가고, 이런 식으로 iterables의 모든 이터러블이 소진될 때까지 진행하는 이터레이터를 만듭니다. 여러 시퀀스를 단일 시퀀스처럼 처리하는 데 사용됩니다. 대략 다음과 동등합니다:

      def chain(*iterables):
          # chain('ABC', 'DEF') --> A B C D E F
          for it in iterables:
              for element in it:
                  yield element

classmethod `chain.``from_iterable`(iterable)

  `chain()`의 대체 생성자. 게으르게 평가되는 단일 이터러블 인자에서 연쇄 입력을 가져옵니다. 대략 다음과 동등합니다:

      def from_iterable(iterables):
          # chain.from_iterable(['ABC', 'DEF']) --> A B C D E F
          for it in iterables:
              for element in it:
                  yield element

`itertools.``combinations`(iterable, r)

  입력 iterable에서 요소의 길이 r 서브 시퀀스들을 반환합니다.

  조합(combination) 튜플은 입력 iterable의 순서에 따라 사전식 순서로 방출됩니다. 따라서, 입력 iterable이 정렬되어있으면, 조합 튜플이 정렬된 순서로 생성됩니다.

  요소는 값이 아니라 위치로 고유성을 다룹니다. 따라서 입력 요소가 고유하면, 각 조합에 반복 값이 없습니다.

  대략 다음과 동등합니다:

      def combinations(iterable, r):
          # combinations('ABCD', 2) --> AB AC AD BC BD CD
          # combinations(range(4), 3) --> 012 013 023 123
          pool = tuple(iterable)
          n = len(pool)
          if r > n:
              return
          indices = list(range(r))
          yield tuple(pool[i] for i in indices)
          while True:
              for i in reversed(range(r)):
                  if indices[i] != i + n - r:
                      break
              else:
                  return
              indices[i] += 1
              for j in range(i+1, r):
                  indices[j] = indices[j-1] + 1
              yield tuple(pool[i] for i in indices)

  `combinations()`의 코드는 요소가 정렬된 순서(입력 풀에서의 위치에 따라)가 아닌 항목을 걸러내어 만들어지는 `permutations()`의 서브 시퀀스로 표현될 수도 있습니다:

      def combinations(iterable, r):
          pool = tuple(iterable)
          n = len(pool)
          for indices in permutations(range(n), r):
              if sorted(indices) == list(indices):
                  yield tuple(pool[i] for i in indices)

  반환되는 항목 수는 `0 <= r <= n`일 때는 `n! / r! / (n-r)!` 이고 `r > n`일 때는 0입니다.

`itertools.``combinations_with_replacement`(iterable, r)

  입력 iterable에서 요소의 길이 r 서브 시퀀스들을 반환하는데, 개별 요소를 두 번 이상 반복할 수 있습니다.

  조합(combination) 튜플은 입력 iterable의 순서에 따라 사전식 순서로 방출됩니다. 따라서, 입력 iterable이 정렬되어있으면, 조합 튜플이 정렬된 순서로 생성됩니다.

  요소는 값이 아니라 위치로 고유성을 다룹니다. 따라서 입력 요소가 고유하면, 생성된 조합도 고유합니다.

  대략 다음과 동등합니다:

      def combinations_with_replacement(iterable, r):
          # combinations_with_replacement('ABC', 2) --> AA AB AC BB BC CC
          pool = tuple(iterable)
          n = len(pool)
          if not n and r:
              return
          indices = [0] * r
          yield tuple(pool[i] for i in indices)
          while True:
              for i in reversed(range(r)):
                  if indices[i] != n - 1:
                      break
              else:
                  return
              indices[i:] = [indices[i] + 1] * (r - i)
              yield tuple(pool[i] for i in indices)

  `combinations_with_replacement()`의 코드는 요소가 정렬된 순서(입력 풀에서의 위치에 따라)가 아닌 항목을 걸러내어 만들어지는 `product()`의 서브 시퀀스로 표현될 수도 있습니다:

      def combinations_with_replacement(iterable, r):
          pool = tuple(iterable)
          n = len(pool)
          for indices in product(range(n), repeat=r):
              if sorted(indices) == list(indices):
                  yield tuple(pool[i] for i in indices)

  반환되는 항목 수는 `n > 0`일 때 `(n+r-1)! / r! / (n-1)!` 입니다.

  버전 3.1에 추가.

`itertools.``compress`(data, selectors)

  data에서 요소를 필터링하여 selectors에서 `True`로 평가되는 해당 요소들만 반환하는 이터레이터를 만듭니다. data나 selectors 이터러블이 모두 소진되면 중지합니다. 대략 다음과 동등합니다:

      def compress(data, selectors):
          # compress('ABCDEF', [1,0,1,0,1,1]) --> A C E F
          return (d for d, s in zip(data, selectors) if s)

  버전 3.1에 추가.

`itertools.``count`(start=0, step=1)

  숫자 start로 시작하여 균등 간격의 값을 반환하는 이터레이터를 만듭니다. 연속적인 데이터 포인트를 생성하기 위해 `map()`에 대한 인자로 종종 사용됩니다. 또한, 시퀀스 번호를 추가하기 위해 `zip()`과 함께 사용됩니다. 대략 다음과 동등합니다:

      def count(start=0, step=1):
          # count(10) --> 10 11 12 13 14 ...
          # count(2.5, 0.5) -> 2.5 3.0 3.5 ...
          n = start
          while True:
              yield n
              n += step

  부동 소수점 숫자로 count 할 때, `(start + step * i for i in count())`와 같은 곱셈 코드를 대체하여 때로 더 나은 정확도를 얻을 수 있습니다.

  버전 3.1에서 변경: step 인자를 추가하고 정수가 아닌 인자를 허용했습니다.

`itertools.``cycle`(iterable)

  iterable에서 요소를 반환하고 각 사본을 저장하는 이터레이터를 만듭니다. iterable이 소진되면, 저장된 사본에서 요소를 반환합니다. 무한히 반복합니다. 대략 다음과 동등합니다:

      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

  툴킷의 이 멤버에는 iterable의 길이에 따라 상당한 보조 기억 장치가 필요할 수 있음에 유의하십시오.

`itertools.``dropwhile`(predicate, iterable)

  술어(predicate)가 참인 한 iterable에서 요소를 걸러내는 이터레이터를 만듭니다; 그 후에는 모든 요소를 반환합니다. 술어(predicate)가 처음 거짓이 될 때까지 이터레이터는 아무런 출력도 생성하지 않아서 시작 소요 시간이 길어질 수 있음에 유의하십시오. 대략 다음과 동등합니다:

      def dropwhile(predicate, iterable):
          # dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1
          iterable = iter(iterable)
          for x in iterable:
              if not predicate(x):
                  yield x
                  break
          for x in iterable:
              yield x

`itertools.``filterfalse`(predicate, iterable)

  iterable에서 요소를 걸러내어 술어(predicate)가 `False`인 요소만 반환하는 이터레이터를 만듭니다. predicate가 `None`이면, 거짓인 항목을 반환합니다. 대략 다음과 동등합니다:

      def filterfalse(predicate, iterable):
          # filterfalse(lambda x: x%2, range(10)) --> 0 2 4 6 8
          if predicate is None:
              predicate = bool
          for x in iterable:
              if not predicate(x):
                  yield x

`itertools.``groupby`(iterable, key=None)

  iterable에서 연속적인 키와 그룹을 반환하는 이터레이터를 만듭니다. key는 각 요소의 키값을 계산하는 함수입니다. 지정되지 않거나 `None`이면, key의 기본값은 항등함수(identity function)이고 요소를 변경하지 않고 반환합니다. 일반적으로, iterable은 같은 키 함수로 이미 정렬되어 있어야 합니다.

  `groupby()`의 작동은 유닉스의 `uniq` 필터와 유사합니다. 키 함수의 값이 변경될 때마다 중단(break)이나 새 그룹을 생성합니다 (이것이 일반적으로 같은 키 함수를 사용하여 데이터를 정렬해야 하는 이유입니다). 이 동작은 입력 순서와 관계없이 공통 요소를 집계하는 SQL의 GROUP BY와 다릅니다.

  반환되는 그룹 자체는 `groupby()`와 하부 이터러블(iterable)을 공유하는 이터레이터입니다. 소스가 공유되므로, `groupby()` 객체가 진행하면, 이전 그룹은 이 더는 보이지 않게 됩니다. 따라서, 나중에 데이터가 필요하면, 리스트로 저장해야 합니다:

      groups = []
      uniquekeys = []
      data = sorted(data, key=keyfunc)
      for k, g in groupby(data, keyfunc):
          groups.append(list(g))      # Store group iterator as a list
          uniquekeys.append(k)

  `groupby()`는 대략 다음과 동등합니다:

      class groupby:
          # [k for k, g in groupby('AAAABBBCCDAABBB')] --> A B C D A B
          # [list(g) for k, g in groupby('AAAABBBCCD')] --> AAAA BBB CC D
          def __init__(self, iterable, key=None):
              if key is None:
                  key = lambda x: x
              self.keyfunc = key
              self.it = iter(iterable)
              self.tgtkey = self.currkey = self.currvalue = object()
          def __iter__(self):
              return self
          def __next__(self):
              self.id = object()
              while self.currkey == self.tgtkey:
                  self.currvalue = next(self.it)    # Exit on StopIteration
                  self.currkey = self.keyfunc(self.currvalue)
              self.tgtkey = self.currkey
              return (self.currkey, self._grouper(self.tgtkey, self.id))
          def _grouper(self, tgtkey, id):
              while self.id is id and self.currkey == tgtkey:
                  yield self.currvalue
                  try:
                      self.currvalue = next(self.it)
                  except StopIteration:
                      return
                  self.currkey = self.keyfunc(self.currvalue)

`itertools.``islice`(iterable, stop)
`itertools.``islice`(iterable, start, stop[, step])

  iterable에서 선택된 요소를 반환하는 이터레이터를 만듭니다. start가 0이 아니면, iterable의 요소는 start에 도달할 때까지 건너뜁니다. 그 후에는 step이 1보다 크게 설정(이때는 항목을 건너뛰게 됩니다)되지 않는 한 요소가 연속적으로 반환됩니다. stop이 `None`이면, 이터레이터가 완전히 소진될 때까지 이터레이션이 계속됩니다 (소진한다면); 그렇지 않으면, 지정된 위치에서 멈춥니다. 일반 슬라이싱과 달리, `islice()`는 start, stop 또는 step에 대해 음수 값을 지원하지 않습니다. 내부 구조가 평탄화된 데이터에서 관련 필드를 추출하는 데 사용할 수 있습니다 (예를 들어, 여러 줄 보고서가 세 번째 줄마다 이름 필드를 나열할 수 있습니다). 대략 다음과 동등합니다:

      def islice(iterable, *args):
          # islice('ABCDEFG', 2) --> A B
          # islice('ABCDEFG', 2, 4) --> C D
          # islice('ABCDEFG', 2, None) --> C D E F G
          # islice('ABCDEFG', 0, None, 2) --> A C E G
          s = slice(*args)
          start, stop, step = s.start or 0, s.stop or sys.maxsize, s.step or 1
          it = iter(range(start, stop, step))
          try:
              nexti = next(it)
          except StopIteration:
              # Consume *iterable* up to the *start* position.
              for i, element in zip(range(start), iterable):
                  pass
              return
          try:
              for i, element in enumerate(iterable):
                  if i == nexti:
                      yield element
                      nexti = next(it)
          except StopIteration:
              # Consume to *stop*.
              for i, element in zip(range(i + 1, stop), iterable):
                  pass

  start가 `None`이면, 이터레이션은 0에서 시작합니다. step이 `None`이면, step의 기본값은 1입니다.

`itertools.``permutations`(iterable, r=None)

  iterable에서 요소의 연속된 길이 r 순열을 반환합니다.

  r이 지정되지 않았거나 `None`이면, r의 기본값은 iterable의 길이이며 가능한 모든 최대 길이 순열이 생성됩니다.

  순열(permutation) 튜플은 입력 iterable의 순서에 따라 사전식 순서로 방출됩니다. 따라서, 입력 iterable이 정렬되어 있으면, 순열 튜플이 정렬된 순서로 생성됩니다.

  요소는 값이 아니라 위치로 고유성을 다룹니다. 따라서 입력 요소가 고유하면, 각 순열에 반복 값이 없습니다.

  대략 다음과 동등합니다:

      def permutations(iterable, r=None):
          # permutations('ABCD', 2) --> AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC
          # permutations(range(3)) --> 012 021 102 120 201 210
          pool = tuple(iterable)
          n = len(pool)
          r = n if r is None else r
          if r > n:
              return
          indices = list(range(n))
          cycles = list(range(n, n-r, -1))
          yield tuple(pool[i] for i in indices[:r])
          while n:
              for i in reversed(range(r)):
                  cycles[i] -= 1
                  if cycles[i] == 0:
                      indices[i:] = indices[i+1:] + indices[i:i+1]
                      cycles[i] = n - i
                  else:
                      j = cycles[i]
                      indices[i], indices[-j] = indices[-j], indices[i]
                      yield tuple(pool[i] for i in indices[:r])
                      break
              else:
                  return

  `permutations()`의 코드는 반복되는 요소(입력 풀에서 같은 위치에 있는 요소)가 있는 항목을 제외하도록 걸러낸 `product()`의 서브 시퀀스로 표현될 수도 있습니다:

      def permutations(iterable, r=None):
          pool = tuple(iterable)
          n = len(pool)
          r = n if r is None else r
          for indices in product(range(n), repeat=r):
              if len(set(indices)) == r:
                  yield tuple(pool[i] for i in indices)

  반환되는 항목 수는 `0 <= r <= n`일 때는 `n! / (n-r)!` 이고 `r > n`일 때는 0입니다.

`itertools.``product`(*iterables, repeat=1)

  입력 이터러블들(iterables)의 데카르트 곱.

  대략 제너레이터 표현식에서의 중첩된 for-루프와 동등합니다. 예를 들어, `product(A, B)`는 `((x,y) for x in A for y in B)`와 같은 것을 반환합니다.

  중첩된 루프는 매 이터레이션마다 가장 오른쪽 요소가 진행되는 주행 거리계처럼 순환합니다. 이 패턴은 사전식 순서를 만들어서 입력의 이터러블들이 정렬되어 있다면, 곱(product) 튜플이 정렬된 순서로 방출됩니다.

  이터러블의 자신과의 곱을 계산하려면, 선택적 repeat 키워드 인자를 사용하여 반복 횟수를 지정하십시오. 예를 들어, `product(A, repeat=4)`는 `product(A, A, A, A)`와 같은 것을 뜻합니다.

  이 함수는 실제 구현이 메모리에 중간 결과를 쌓지 않는다는 점을 제외하고 다음 코드와 대략 동등합니다:

      def product(*args, repeat=1):
          # product('ABCD', 'xy') --> Ax Ay Bx By Cx Cy Dx Dy
          # product(range(2), repeat=3) --> 000 001 010 011 100 101 110 111
          pools = [tuple(pool) for pool in args] * repeat
          result = [[]]
          for pool in pools:
              result = [x+[y] for x in result for y in pool]
          for prod in result:
              yield tuple(prod)

  `product()`가 실행되기 전에, 입력 이터러블을 완전히 소비하여, 곱을 생성하기 위해 값의 풀(pool)을 메모리에 유지합니다. 따라서, 유한 입력에만 유용합니다.

`itertools.``repeat`(object[, times])

  object를 반복해서 반환하는 이터레이터를 만듭니다. times 인자가 지정되지 않으면 무기한 실행됩니다. 호출되는 함수에 대한 불변 매개 변수를 위해 `map()`에 대한 인자로 사용됩니다. `zip()`과 함께 사용하여 튜플 레코드의 불변 부분을 만들기도 합니다.

  대략 다음과 동등합니다:

      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

  repeat의 일반적인 용도는 map이나 zip에 상숫값 스트림을 제공하는 것입니다:

      >>> list(map(pow, range(10), repeat(2)))
      [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

`itertools.``starmap`(function, iterable)

  iterable에서 얻은 인자를 사용하여 함수를 계산하는 이터레이터를 만듭니다. 인자 매개 변수가 이미 단일 이터러블에 튜플로 그룹화되어있을 때 (데이터가 “미리 zip” 되었을 때) `map()` 대신 사용됩니다. `map()`과 `starmap()`의 차이는 `function(a,b)`와 `function(*c)`의 차이와 유사합니다. 대략 다음과 동등합니다:

      def starmap(function, iterable):
          # starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 9 1000
          for args in iterable:
              yield function(*args)

`itertools.``takewhile`(predicate, iterable)

  술어(predicate)가 참인 한 iterable에서 요소를 반환하는 이터레이터를 만듭니다. 대략 다음과 동등합니다:

      def takewhile(predicate, iterable):
          # takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4
          for x in iterable:
              if predicate(x):
                  yield x
              else:
                  break

`itertools.``tee`(iterable, n=2)

  단일 iterable에서 n 개의 독립 이터레이터를 반환합니다.

  다음 파이썬 코드는 tee의 기능을 설명하는 데 도움이 됩니다 (하지만 실제 구현은 더 복잡하고 단일 하부 FIFO 큐만 사용합니다).

  대략 다음과 동등합니다:

      def tee(iterable, n=2):
          it = iter(iterable)
          deques = [collections.deque() for i in range(n)]
          def gen(mydeque):
              while True:
                  if not mydeque:             # when the local deque is empty
                      try:
                          newval = next(it)   # fetch a new value and
                      except StopIteration:
                          return
                      for d in deques:        # load it to all the deques
                          d.append(newval)
                  yield mydeque.popleft()
          return tuple(gen(d) for d in deques)

  일단 `tee()`가 분할되면, 원래 iterable을 다른 곳에서 사용해서는 안 됩니다; 그렇지 않으면, tee 객체에 알리지 않고 iterable이 진행할 수 있습니다.

  `tee` 이터레이터는 스레드 안전하지 않습니다. 원래 iterable이 스레드 안전해도, 같은 `tee()` 호출로 반환된 이터레이터를 동시에 사용하면 `RuntimeError`가 발생할 수 있습니다.

  이 이터레이터 도구에는 상당한 보조 기억 장치가 필요할 수 있습니다 (일시적으로 저장해야 하는 데이터양에 따라 다릅니다). 일반적으로, 다른 이터레이터가 시작하기 전에 하나의 이터레이터가 대부분이나 모든 데이터를 사용하면, `tee()` 대신 `list()`를 사용하는 것이 더 빠릅니다.

`itertools.``zip_longest`(*iterables, fillvalue=None)

  iterables의 각각에서 요소를 집계하는 이터레이터를 만듭니다. 이터러블들의 길이가 고르지 않으면, 누락된 값이 fillvalue로 채워집니다. 가장 긴 이터러블이 소진될 때까지 이터레이션이 계속됩니다. 대략 다음과 동등합니다:

      def zip_longest(*args, fillvalue=None):
          # zip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-') --> Ax By C- D-
          iterators = [iter(it) for it in args]
          num_active = len(iterators)
          if not num_active:
              return
          while True:
              values = []
              for i, it in enumerate(iterators):
                  try:
                      value = next(it)
                  except StopIteration:
                      num_active -= 1
                      if not num_active:
                          return
                      iterators[i] = repeat(fillvalue)
                      value = fillvalue
                  values.append(value)
              yield tuple(values)

  이터러블 중 하나가 무한할 수 있으면, `zip_longest()` 함수는 호출 수를 제한하는 것으로 감싸야 합니다 (예를 들어 `islice()`나 `takewhile()`). 지정하지 않으면, fillvalue의 기본값은 `None`입니다.

## Itertools 조리법

이 섹션에서는 기존 itertools를 빌딩 블록으로 사용하여 확장 도구 집합을 만드는 방법을 보여줍니다.

실질적으로 이 모든 조리법과 더 많은 조리법이 파이썬 패키지 색인(Python Package Index)에서 찾을 수 있는 more-itertools 프로젝트로 설치할 수 있습니다:

    pip install more-itertools

확장 도구는 하부 도구 집합과 같은 고성능을 제공합니다. 전체 이터러블을 한 번에 메모리로 가져오지 않고 한 번에 하나씩 요소를 처리하여 뛰어난 메모리 성능을 유지합니다. 도구를 함수형(functional) 스타일로 연결하여 임시 변수를 제거함으로써 코드 크기를 작게 유지합니다. 인터프리터 오버헤드가 발생하는 for-루프와 제너레이터를 사용하는 것보다 “벡터화된” 빌딩 블록을 선호하여 고속을 유지합니다.

    def take(n, iterable):
        "Return first n items of the iterable as a list"
        return list(islice(iterable, n))

    def prepend(value, iterator):
        "Prepend a single value in front of an iterator"
        # prepend(1, [2, 3, 4]) -> 1 2 3 4
        return chain([value], iterator)

    def tabulate(function, start=0):
        "Return function(0), function(1), ..."
        return map(function, count(start))

    def tail(n, iterable):
        "Return an iterator over the last n items"
        # tail(3, 'ABCDEFG') --> E F G
        return iter(collections.deque(iterable, maxlen=n))

    def consume(iterator, n=None):
        "Advance the iterator n-steps ahead. If n is None, consume entirely."
        # Use functions that consume iterators at C speed.
        if n is None:
            # feed the entire iterator into a zero-length deque
            collections.deque(iterator, maxlen=0)
        else:
            # advance to the empty slice starting at position n
            next(islice(iterator, n, n), None)

    def nth(iterable, n, default=None):
        "Returns the nth item or a default value"
        return next(islice(iterable, n, None), default)

    def all_equal(iterable):
        "Returns True if all the elements are equal to each other"
        g = groupby(iterable)
        return next(g, True) and not next(g, False)

    def quantify(iterable, pred=bool):
        "Count how many times the predicate is true"
        return sum(map(pred, iterable))

    def pad_none(iterable):
        """Returns the sequence elements and then returns None indefinitely.

        Useful for emulating the behavior of the built-in map() function.
        """
        return chain(iterable, repeat(None))

    def ncycles(iterable, n):
        "Returns the sequence elements n times"
        return chain.from_iterable(repeat(tuple(iterable), n))

    def dotproduct(vec1, vec2):
        return sum(map(operator.mul, vec1, vec2))

    def convolve(signal, kernel):
        # See:  https://betterexplained.com/articles/intuitive-convolution/
        # convolve(data, [0.25, 0.25, 0.25, 0.25]) --> Moving average (blur)
        # convolve(data, [1, -1]) --> 1st finite difference (1st derivative)
        # convolve(data, [1, -2, 1]) --> 2nd finite difference (2nd derivative)
        kernel = tuple(kernel)[::-1]
        n = len(kernel)
        window = collections.deque([0], maxlen=n) * n
        for x in chain(signal, repeat(0, n-1)):
            window.append(x)
            yield sum(map(operator.mul, kernel, window))

    def flatten(list_of_lists):
        "Flatten one level of nesting"
        return chain.from_iterable(list_of_lists)

    def repeatfunc(func, times=None, *args):
        """Repeat calls to func with specified arguments.

        Example:  repeatfunc(random.random)
        """
        if times is None:
            return starmap(func, repeat(args))
        return starmap(func, repeat(args, times))

    def pairwise(iterable):
        "s -> (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."
        a, b = tee(iterable)
        next(b, None)
        return zip(a, b)

    def grouper(iterable, n, fillvalue=None):
        "Collect data into fixed-length chunks or blocks"
        # grouper('ABCDEFG', 3, 'x') --> ABC DEF Gxx"
        args = [iter(iterable)] * n
        return zip_longest(*args, fillvalue=fillvalue)

    def roundrobin(*iterables):
        "roundrobin('ABC', 'D', 'EF') --> A D E B F C"
        # Recipe credited to George Sakkis
        num_active = len(iterables)
        nexts = cycle(iter(it).__next__ for it in iterables)
        while num_active:
            try:
                for next in nexts:
                    yield next()
            except StopIteration:
                # Remove the iterator we just exhausted from the cycle.
                num_active -= 1
                nexts = cycle(islice(nexts, num_active))

    def partition(pred, iterable):
        "Use a predicate to partition entries into false entries and true entries"
        # partition(is_odd, range(10)) --> 0 2 4 6 8   and  1 3 5 7 9
        t1, t2 = tee(iterable)
        return filterfalse(pred, t1), filter(pred, t2)

    def powerset(iterable):
        "powerset([1,2,3]) --> () (1,) (2,) (3,) (1,2) (1,3) (2,3) (1,2,3)"
        s = list(iterable)
        return chain.from_iterable(combinations(s, r) for r in range(len(s)+1))

    def unique_everseen(iterable, key=None):
        "List unique elements, preserving order. Remember all elements ever seen."
        # unique_everseen('AAAABBBCCDAABBB') --> A B C D
        # unique_everseen('ABBCcAD', str.lower) --> A B C D
        seen = set()
        seen_add = seen.add
        if key is None:
            for element in filterfalse(seen.__contains__, iterable):
                seen_add(element)
                yield element
        else:
            for element in iterable:
                k = key(element)
                if k not in seen:
                    seen_add(k)
                    yield element

    def unique_justseen(iterable, key=None):
        "List unique elements, preserving order. Remember only the element just seen."
        # unique_justseen('AAAABBBCCDAABBB') --> A B C D A B
        # unique_justseen('ABBCcAD', str.lower) --> A B C A D
        return map(next, map(operator.itemgetter(1), groupby(iterable, key)))

    def iter_except(func, exception, first=None):
        """ Call a function repeatedly until an exception is raised.

        Converts a call-until-exception interface to an iterator interface.
        Like builtins.iter(func, sentinel) but uses an exception instead
        of a sentinel to end the loop.

        Examples:
            iter_except(functools.partial(heappop, h), IndexError)   # priority queue iterator
            iter_except(d.popitem, KeyError)                         # non-blocking dict iterator
            iter_except(d.popleft, IndexError)                       # non-blocking deque iterator
            iter_except(q.get_nowait, Queue.Empty)                   # loop over a producer Queue
            iter_except(s.pop, KeyError)                             # non-blocking set iterator

        """
        try:
            if first is not None:
                yield first()            # For database APIs needing an initial cast to db.first()
            while True:
                yield func()
        except exception:
            pass

    def first_true(iterable, default=False, pred=None):
        """Returns the first true value in the iterable.

        If no true value is found, returns *default*

        If *pred* is not None, returns the first item
        for which pred(item) is true.

        """
        # first_true([a,b,c], x) --> a or b or c or x
        # first_true([a,b], x, f) --> a if f(a) else b if f(b) else x
        return next(filter(pred, iterable), default)

    def random_product(*args, repeat=1):
        "Random selection from itertools.product(*args, **kwds)"
        pools = [tuple(pool) for pool in args] * repeat
        return tuple(map(random.choice, pools))

    def random_permutation(iterable, r=None):
        "Random selection from itertools.permutations(iterable, r)"
        pool = tuple(iterable)
        r = len(pool) if r is None else r
        return tuple(random.sample(pool, r))

    def random_combination(iterable, r):
        "Random selection from itertools.combinations(iterable, r)"
        pool = tuple(iterable)
        n = len(pool)
        indices = sorted(random.sample(range(n), r))
        return tuple(pool[i] for i in indices)

    def random_combination_with_replacement(iterable, r):
        "Random selection from itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)"
        pool = tuple(iterable)
        n = len(pool)
        indices = sorted(random.choices(range(n), k=r))
        return tuple(pool[i] for i in indices)

    def nth_combination(iterable, r, index):
        "Equivalent to list(combinations(iterable, r))[index]"
        pool = tuple(iterable)
        n = len(pool)
        if r < 0 or r > n:
            raise ValueError
        c = 1
        k = min(r, n-r)
        for i in range(1, k+1):
            c = c * (n - k + i) // i
        if index < 0:
            index += c
        if index < 0 or index >= c:
            raise IndexError
        result = []
        while r:
            c, n, r = c*r//n, n-1, r-1
            while index >= c:
                index -= c
                c, n = c*(n-r)//n, n-1
            result.append(pool[-1-n])
        return tuple(result)