"itertools" --- 为高效循环而创建迭代器的函数
********************************************

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本模块实现一系列 *iterator* ，这些迭代器受到APL，Haskell和SML的启发。
为了适用于Python，它们都被重新写过。

本模块标准化了一个快速、高效利用内存的核心工具集，这些工具本身或组合都
很有用。它们一起形成了“迭代器代数”，这使得在纯Python中有可能创建简洁又
高效的专用工具。

例如，SML有一个制表工具： "tabulate(f)"，它可产生一个序列 "f(0), f(1),
..."。在Python中可以组合 "map()" 和 "count()" 实现： "map(f, count())"
。

这些内置工具同时也能很好地与 "operator" 模块中的高效函数配合使用。例如
，我们可以将两个向量的点积映射到乘法运算符： "sum(map(operator.mul,
vector1, vector2))" 。

**无穷迭代器：**

+--------------------+-------------------+---------------------------------------------------+-------------------------------------------+
| 迭代器             | 实参              | 结果                                              | 示例                                      |
|====================|===================|===================================================|===========================================|
| "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, ... 重复无限次或n次             | "repeat(10, 3) --> 10 10 10"              |
+--------------------+-------------------+---------------------------------------------------+-------------------------------------------+

**根据最短输入序列长度停止的迭代器：**

+------------------------------+------------------------------+---------------------------------------------------+---------------------------------------------------------------+
| 迭代器                       | 实参                         | 结果                                              | 示例                                                          |
|==============================|==============================|===================================================|===============================================================|
| "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 -- 可迭代对象       | 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], ... 从pred首次真值测试失败开始  | "dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1"             |
+------------------------------+------------------------------+---------------------------------------------------+---------------------------------------------------------------+
| "filterfalse()"              | pred, seq                    | seq中pred(x)为假值的元素，x是seq中的元素。        | "filterfalse(lambda x: x%2, range(10)) --> 0 2 4 6 8"         |
+------------------------------+------------------------------+---------------------------------------------------+---------------------------------------------------------------+
| "groupby()"                  | iterable[, key]              | 根据key(v)值分组的迭代器                          |                                                               |
+------------------------------+------------------------------+---------------------------------------------------+---------------------------------------------------------------+
| "islice()"                   | seq, [start,] stop [, step]  | seq[start:stop:step]中的元素                      | "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], ..., 直到pred真值测试失败         | "takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4"               |
+------------------------------+------------------------------+---------------------------------------------------+---------------------------------------------------------------+
| "tee()"                      | it, n                        | it1, it2, ... itn 将一个迭代器拆分为n个迭代器     |                                                               |
+------------------------------+------------------------------+---------------------------------------------------+---------------------------------------------------------------+
| "zip_longest()"              | p, q, ...                    | (p[0], q[0]), (p[1], q[1]), ...                   | "zip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-') --> Ax By C- D-"    |
+------------------------------+------------------------------+---------------------------------------------------+---------------------------------------------------------------+

**排列组合迭代器：**

+------------------------------------------------+----------------------+---------------------------------------------------------------+
| 迭代器                                         | 实参                 | 结果                                                          |
|================================================|======================|===============================================================|
| "product()"                                    | p, q, ... [repeat=1] | 笛卡尔积，相当于嵌套的for循环                                 |
+------------------------------------------------+----------------------+---------------------------------------------------------------+
| "permutations()"                               | p[, r]               | 长度r元组，所有可能的排列，无重复元素                         |
+------------------------------------------------+----------------------+---------------------------------------------------------------+
| "combinations()"                               | p, r                 | 长度r元组，有序，无重复元素                                   |
+------------------------------------------------+----------------------+---------------------------------------------------------------+
| "combinations_with_replacement()"              | p, r                 | 长度r元组，有序，元素可重复                                   |
+------------------------------------------------+----------------------+---------------------------------------------------------------+
| "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"                               |
+------------------------------------------------+----------------------+---------------------------------------------------------------+


Itertool函数
============

下列模块函数均创建并返回迭代器。有些迭代器不限制输出流长度，所以它们只
应在能截断输出流的函数或循环中使用。

itertools.accumulate(iterable[, func])

   创建一个迭代器，返回累加和或其他二元函数的累加结果（通过可选参数
   *func* 指定）。如果提供了 *func* ，它应是2个参数的函数。输入
   *iterable* 元素类型应是 *func* 能支持的任意类型。（例如，对于默认的
   加法操作，元素可以是任一支持加法的类型，包括 "Decimal" 或
   "Fraction" ）。如果可迭代对象的输入为空，输出也为空。

   大致相当于：

      def accumulate(iterable, func=operator.add):
          'Return running totals'
          # accumulate([1,2,3,4,5]) --> 1 3 6 10 15
          # accumulate([1,2,3,4,5], operator.mul) --> 1 2 6 24 120
          it = iter(iterable)
          try:
              total = next(it)
          except StopIteration:
              return
          yield total
          for element in it:
              total = func(total, element)
              yield total

   *func* 参数有几种用法。它可以被设为 "min()" 最终得到一个最小值，或
   者设为 "max()" 最终得到一个最大值，或设为 "operator.mul()" 最终得到
   一个乘积。摊销表可通过累加利息和支付款项得到。给iterable设置初始值
   并只将参数 *func* 设为累加总数可以对一阶 递归关系 建模。

      >>> 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']

   参考一个类似函数  "functools.reduce()"  ，它只返回一个最终累积值。

   3.2 新版功能.

   在 3.3 版更改: 增加可选参数 *func* 。

itertools.chain(*iterables)

   创建一个迭代器，它首先返回第一个可迭代对象中所有元素，接着返回下一
   个可迭代对象中所有元素，直到耗尽所有可迭代对象中的元素。可将多个序
   列处理为单个序列。大致相当于：

      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)

   构建类似 "chain()" 迭代器的另一个选择。从一个单独的可迭代参数中得到
   链式输入，该参数是延迟计算的。大致相当于：

      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)

   返回由输入 *iterable* 中元素组成长度为 *r* 的子序列。

   组合按照字典序返回。所以如果输入 *iterable* 是有序的，生成的组合元
   组也是有序的。

   即使元素的值相同，不同位置的元素也被认为是不同的。如果元素各自不同
   ，那么每个组合中没有重复元素。

   大致相当于：

      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()" 的代码可被改写为 "permutations()" 过滤后的子序列，
   （相对于元素在输入中的位置）元素不是有序的。

      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)

   当 "0 <= r <= n" 时，返回项的个数是 "n! / r! / (n-r)!"；当 "r > n"
   时，返回项个数为0。

itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)

   返回由输入 *iterable* 中元素组成的长度为 *r* 的子序列，允许每个元素
   可重复出现。

   组合按照字典序返回。所以如果输入 *iterable* 是有序的，生成的组合元
   组也是有序的。

   不同位置的元素是不同的，即使它们的值相同。因此如果输入中的元素都是
   不同的话，返回的组合中元素也都会不同。

   大致相当于：

      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()" 的代码可被改写为 "production()"
   过滤后的子序列，（相对于元素在输入中的位置）元素不是有序的。

      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)

   当 "n > 0" 时，返回项个数为 "(n+r-1)! / r! / (n-1)!".

   3.1 新版功能.

itertools.compress(data, selectors)

   创建一个迭代器，它返回 *data* 中经 *selectors* 真值测试为 "True" 的
   元素。迭代器在两者较短的长度处停止。大致相当于：

      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)

   3.1 新版功能.

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

   创建一个迭代器，它从 *start* 值开始，返回均匀间隔的值。常用于
   "map()" 中的实参来生成连续的数据点。此外，还用于 "zip()" 来添加序列
   号。大致相当于：

      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

   当对浮点数计数时，替换为乘法代码有时精度会更好，例如： "(start +
   step * i for i in count())" 。

   在 3.1 版更改: 增加参数 *step* ，允许非整型。

itertools.cycle(iterable)

   创建一个迭代器，返回 *iterable* 中所有元素并保存一个副本。当取完
   *iterable* 中所有元素，返回副本中的所有元素。无限重复。大致相当于：

      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

   注意，该函数可能需要相当大的辅助空间（取决于 *iterable* 的长度）。

itertools.dropwhile(predicate, iterable)

   创建一个迭代器，如果 *predicate* 为true，迭代器丢弃这些元素，然后返
   回其他元素。注意，迭代器在 *predicate* 首次为false之前不会产生任何
   输出，所以可能需要一定长度的启动时间。大致相当于：

      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)

   创建一个迭代器，只返回 *iterable* 中 *predicate* 为 "False" 的元素
   。如果 *predicate* 是 "None"，返回真值测试为false的元素。大致相当于
   ：

      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)

   创建一个迭代器，返回 *iterable* 中连续的键和组。*key* 是一个计算元
   素键值函数。如果未指定或为 "None"，*key* 缺省为恒等函数（identity
   function），返回元素不变。一般来说，*iterable* 需用同一个键值函数预
   先排序。

   "groupby()" 操作类似于Unix中的 "uniq"。当每次 *key* 函数产生的键值
   改变时，迭代器会分组或生成一个新组（这就是为什么通常需要使用同一个
   键值函数先对数据进行排序）。这种行为与SQL的GROUP BY操作不同，SQL的
   操作会忽略输入的顺序将相同键值的元素分在同组中。

   返回的组本身也是一个迭代器，它与 "groupby()" 共享底层的可迭代对象。
   因为源是共享的，当 "groupby()" 对象向后迭代时，前一个组将消失。因此
   如果稍后还需要返回结果，可保存为列表：

      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()" 大致相当于：

      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])

   创建一个迭代器，返回从 *iterable* 里选中的元素。如果 *start* 不是0
   ，跳过 *iterable* 中的元素，直到到达 *start* 这个位置。之后迭代器连
   续返回元素，除非 *step* 设置的值很高导致被跳过。如果 *stop* 为
   "None"，迭代器耗光为止；否则，在指定的位置停止。与普通的切片不同，
   "islice()" 不支持将 *start* ， *stop* ，或 *step* 设为负值。可用来
   从内部数据结构被压平的数据中提取相关字段（例如一个多行报告，它的名
   称字段出现在每三行上）。大致相当于：

      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

   如果 *start* 为 "None"，迭代从0开始。如果 *step* 为 "None" ，步长缺
   省为1。

itertools.permutations(iterable, r=None)

   连续返回由 *iterable* 元素生成长度为 *r* 的排列。

   如果 *r* 未指定或为 "None" ，*r* 默认设置为 *iterable* 的长度，这种
   情况下，生成所有全长排列。

   排列依字典序发出。因此，如果 *iterable* 是已排序的，排列元组将有序
   地产出。

   即使元素的值相同，不同位置的元素也被认为是不同的。如果元素值都不同
   ，每个排列中的元素值不会重复。

   大致相当于：

      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()" 的代码也可被改写为 "product()" 的子序列，只要将含
   有重复元素（来自输入中同一位置的）的项排除。

      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)

   当 "0 <= r <= n" ，返回项个数为 "n! / (n-r)!" ；当 "r > n" ，返回项
   个数为0。

itertools.product(*iterables, repeat=1)

   可迭代对象输入的笛卡儿积。

   大致相当于生成器表达式中的嵌套循环。例如， "product(A, B)" 和
   "((x,y) for x in A for y in B)" 返回结果一样。

   嵌套循环像里程表那样循环变动，每次迭代时将最右侧的元素向后迭代。这
   种模式形成了一种字典序，因此如果输入的可迭代对象是已排序的，笛卡尔
   积元组依次序发出。

   要计算可迭代对象自身的笛卡尔积，将可选参数 *repeat* 设定为要重复的
   次数。例如，"product(A, repeat=4)" 和 "product(A, A, A, A)" 是一样
   的。

   该函数大致相当于下面的代码，只不过实际实现方案不会在内存中创建中间
   结果。

      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)

itertools.repeat(object[, times])

   创建一个迭代器，不断重复 *object* 。除非设定参数 *times* ，否则将无
   限重复。可用于 "map()" 函数中的参数，被调用函数可得到一个不变参数。
   也可用于 "zip()" 的参数以在元组记录中创建一个不变的部分。

   大致相当于：

      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

   *repeat* 最常见的用途就是在 *map* 或 *zip* 提供一个常量流：

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

itertools.starmap(function, iterable)

   创建一个迭代器，使用从可迭代对象中获取的参数来计算该函数。当参数对
   应的形参已从一个单独可迭代对象组合为元组时（数据已被“预组对”）可用
   此函数代替 "map()"。"map()" 与 "starmap()" 之间的区别可以类比
   "function(a,b)" 与 "function(*c)" 的区别。大致相当于:

      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)

   创建一个迭代器，只要 predicate 为真就从可迭代对象中返回元素。大致相
   当于:

      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)

   从一个可迭代对象中返回 *n* 个独立的迭代器。

   下面的Python代码能帮助解释 *tee* 做了什么（尽管实际的实现更复杂，而
   且仅使用了一个底层的 FIFO (first in, first-out) 队列）。

   大致相当于：

      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)

   一旦 "tee()" 实施了一次分裂，原有的 *iterable* 不应再被使用；否则
   tee对象无法得知 *iterable* 可能已向后迭代。

   "tee" 迭代器不是线程安全的。当同时使用由同一个 "tee()" 调用所返回的
   迭代器时可能引发 "RuntimeError"，即使原本的 *iterable* 是线程安全的
   。

   该迭代工具可能需要相当大的辅助存储空间（这取决于要保存多少临时数据
   ）。通常，如果一个迭代器在另一个迭代器开始之前就要使用大部份或全部
   数据，使用 "list()" 会比 "tee()" 更快。

itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None)

   创建一个迭代器，从每个可迭代对象中收集元素。如果可迭代对象的长度未
   对齐，将根据 *fillvalue* 填充缺失值。迭代持续到耗光最长的可迭代对象
   。大致相当于：

      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)

   如果其中一个可迭代对象有无限长度，"zip_longest()" 函数应封装在限制
   调用次数的场景中（例如 "islice()" 或 "takewhile()"）。除非指定，
   *fillvalue* 默认为 "None" 。


Itertools食谱
=============

本节将展示如何使用现有的itertools作为基础构件来创建扩展的工具集。

扩展的工具提供了与底层工具集相同的高性能。保持了超棒的内存利用率，因为
一次只处理一个元素，而不是将整个可迭代对象加载到内存。代码量保持得很小
，以函数式风格将这些工具连接在一起，有助于消除临时变量。速度依然很快，
因为倾向于使用“矢量化”构件来取代解释器开销大的 for 循环和 *generator*
。

   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 padnone(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 flatten(listOfLists):
       "Flatten one level of nesting"
       return chain.from_iterable(listOfLists)

   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(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(random.choice(pool) for pool in 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.randrange(n) for i in range(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)

注意，通过将全局查找替换为局部变量的缺省值，上述配方中有很多可以这样优
化。例如， *dotproduct* 配方可以这样写：

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