`itertools' 是 Python 的一个标准库，提供了一系列用于迭代操作的函数。这个库可以帮助我们处理迭代器的操作，从而更高效地处理迭代任务。下面将从基本介绍、常用函数以及示例代码三个方面展开讲解。

### 基本介绍
iter→ols 库提供了一些用于处理迭代器的函数和迭代器生成器。它的实现是基于 C 语言的，因此运行速度非常快。通过使用 iter→ols，我们可以提高代码的简洁性和可读性，同时还能够节省大量的内存开销，特别是当涉及到处理大型迭代对象时。

### 常用函数
iter→ols 库包含了很多有用的函数，下面列举了一些常用的函数及其作用：

1. count(⋆t[,step]): 创建一个无限迭代器，从 ⋆t 开始不断地增加 step。
2. cyc≤(iterab≤): 无限重复迭代器中的元素。
3. repeat(object[,×]): 重复生成一个对象 × 次，或者无限次地重复。
4. cha∈(⋅iterab≤s): 将多个迭代器链在一起，连续返回所有迭代器中的元素。
5. islice(iterab≤,⋆t,s⊤[,step]): 返回一个迭代器，其中包含从 ⋆t 到 s⊤ （不包括 s⊤）之间的元素。

除了上述列举的函数，iter→ols 还提供了其他很多函数，例如用于排列组合、分组、取样等操作的函数。可以根据实际需求选择适合的函数。

### 示例代码
下面通过一些示例来展示 iter→ols 库的使用：

`python
import itertools

# 示例 1：使用 count 函数生成无限迭代器
count_iter = itertools.count(1, 2)
for i in range(5):
print(next(count_iter)) # 输出：1, 3, 5, 7, 9

# 示例 2：使用 cycle 函数无限循环迭代器中的元素
cycle_iter = itertools.cycle(['A', 'B', 'C'])
for i in range(5):
print(next(cycle_iter)) # 输出：'A', 'B', 'C', 'A', 'B'

# 示例 3：使用 chain 函数将多个迭代器链在一起
chain_iter = itertools.chain([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'])
for i in chain_iter:
print(i) # 输出：1, 2, 3, 'a', 'b', 'c'

# 示例 4：使用 islice 函数获取迭代器中的部分元素
numbers = range(10)
sliced_iter = itertools.islice(numbers, 2, 7, 2)
for i in sliced_iter:
print(i) # 输出：2, 4, 6
`

以上示例代码演示了一些常用的函数，但实际上 iter→ols 库还有很多其他函数可以发挥出强大的功能。根据具体的需求，我们可以在实际的代码中选择合适的函数来提升迭代操作的效率和可读性。