itertools.chain结果为空的主因是未解包嵌套结构，如误传[iter_a, iter_b]而非* [iter_a, iter_b]；且chain不递归展开，仅拼接顶层可迭代对象。
用 itertools.chain 合并多个可迭代对象时，为什么结果为空？
常见原因是传入了未解包的嵌套结构，比如直接传 [iter1, iter2] 而不是 *[iter1, iter2]。它不递归展开，只拼接顶层可迭代对象。
- 正确写法：
itertools.chain(iter_a, iter_b, iter_c)或itertools.chain(*list_of_iters) - 错误写法：
itertools.chain([iter_a, iter_b])—— 这会把整个列表当做一个元素处理 - 如果源头是生成器或一次性迭代器（如
map()、filter()），链式后只能遍历一次，后续再调用list()或循环会得到空结果
需要跳过前 N 项再处理？优先用 itertools.islice 而不是切片
对生成器、文件行迭代器等惰性序列，不能用 [N:] 切片（会触发全部加载）。islice 是零内存跳过，且支持无限迭代器。
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itertools.islice(iterator, start, stop, step)：行为类似range，但作用于迭代器 - 跳过前 5 行日志：
islice(log_lines, 5, None)（None表示到末尾） - 注意：
islice(it, 0, 5)和itertools.islice(it, 5)等价；但islice(it, 10, 5)返回空——起始大于结束时直接终止
itertools.groupby 分组前必须先排序，否则相同键会被拆散
它只合并相邻相同键的元素，不是按全局值分组。这是最容易忽略的隐含前提，导致分组结果“漏数据”。
- 原始数据：
[('a', 1), ('b', 2), ('a', 3)]→groupby(..., key=lambda x: x[0])会产出两组'a'（不连续） - 正确做法：先按 key 排序：
sorted(data, key=lambda x: x[0])，再传给groupby - 若数据来自数据库或文件流，无法全量排序，需改用字典累积：
defaultdict(list)或itertools.tee+ 多次遍历（但注意内存和副作用）
用 itertools.tee 复制迭代器时，缓存增长不可控
它内部用队列缓存已消费但未被所有副本读取的元素。如果一个副本远远落后，缓存会持续膨胀，甚至 OOM。
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- 典型误用：
a, b = tee(huge_generator); list(a); process(b)→ 全量缓存进内存 - 安全场景：两个副本消费速度接近，如同时做统计和写入：
sum(it), list(it)（但更推荐itertools.accumulate+ 单次遍历） - 替代方案：对可重入对象（如列表、文件路径），直接重新创建迭代器比
tee更可靠
from itertools import tee危险：b 没开始读，a 已耗尽，全部元素留在缓存中
data = range(10**6) a, b = tee(data) _ = list(a) # 缓存瞬间达 ~8MB（Python int）
此时 b 还没动，缓存不会释放
实际链式处理中，最常出问题的不是组合逻辑本身，而是对迭代器“一次性”和“惰性”的误判——尤其在调试时用 list() 查看中间结果，会提前耗尽上游，导致后续链断裂。
