Python 的内建模块itertools提供了很多操作迭代对象的方法
无限迭代器
count()
返回一个可无限迭代的迭代器，可以用于产生自然数
>>> import itertools
>>> natuals = itertools.count(1)#1可以省略不屑，默认从0开始
>>> for n in natuals:
... print(n)
...
1
2
3
...会无限循环下去，除非Ctrl+c终止
cycle（）
会把传入的序列无限重复下去
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>>> import itertools
>>> cs = itertools.cycle('ABC') # 注意字符串也是序列的一种
>>> for c in cs:
... print(c)
...
'A'
'B'
'C'
'A'
'B'
'C'
...
repeat（）
repeat()负责把一个元素无限重复下去，不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数
无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去，如果只是创建了一个迭代对象，它不会事先把无限个元素生成出来，事实上也不可能在内存中创建无限多个元素。
无限序列虽然可以无限迭代下去，但是通常我们会通过takewhile()等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列：
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)
>>> list(ns)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
几个迭代器操作函数
chain（）
chain()可以把一组迭代对象串联起来，形成一个更大的迭代器：
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>>> for c in itertools.chain('ABC', 'XYZ'):
... print(c)
# 迭代效果：'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'
groupby()
groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起：
>>> for key,group in itertools.groupby('AAAAABBBCCWW'):
... print(key,list(group))#注意这里的list（）
...
A ['A', 'A', 'A', 'A', 'A']
B ['B', 'B', 'B']
C ['C', 'C']
W ['W', 'W']
实际上挑选规则是通过函数完成的，只要作用于函数的两个元素返回的值相等，这两个元素就被认为是在一组的，而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组，就可以让元素’A’和’a’都返回相同的key：
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>>> 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']
补充：计算Pi的值：
def pi(N):
def creat_odd(N):
natuals=itertools.count(0)
s=itertools.takewhile(lambda x:x<N,natuals)
return [2*i+1 for i in s]
alternately=itertools.cycle([4,-4])
def divide2four(x):
return next(alternately)/x
def figure_out(N):
result_list=list(map(divide2four,creat_odd(N)))
# print(result_list)
add_result=0
for i in result_list:
add_result+=i
# print(add_result)
return add_result
return figure_out(N)
