itertools.groupby() / itertools.starmap() / itertools.accumulate()

import itertools

# グループ化
itertools.groupby(iterable, key=None)

# 引数をアンパックしてマッピング
itertools.starmap(function, iterable)

# 累積計算
itertools.accumulate(iterable, func=operator.add, initial=None)

import itertools
import operator

# groupby: グループ化（事前ソートが必要）
data = [
    {'name': '田中', '部署': '営業'},
    {'name': '鈴木', '部署': '営業'},
    {'name': '山田', '部署': '開発'},
    {'name': '佐藤', '部署': '開発'},
    {'name': '伊藤', '部署': '営業'},  # ← ソートしていないので別グループになる
]

# 部署でソートしてからグループ化
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x['部署'])
for dept, members in itertools.groupby(sorted_data, key=lambda x: x['部署']):
    names = [m['name'] for m in members]
    print(f"{dept}: {names}")
# 営業: ['田中', '鈴木', '伊藤']
# 開発: ['山田', '佐藤']

# groupby: 文字列の連続する同じ文字をグループ化
for char, group in itertools.groupby('AAABBCCDD'):
    print(char, list(group))
# A ['A', 'A', 'A']
# B ['B', 'B']
# C ['C', 'C']
# D ['D', 'D']

# starmap: タプルのリストをアンパックして関数に渡す
pairs = [(2, 3), (4, 2), (10, 3)]
result = list(itertools.starmap(pow, pairs))
print(result)   # [8, 16, 1000]（2^3, 4^2, 10^3）

# accumulate: 累積和
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
acc_sum = list(itertools.accumulate(nums))
print(acc_sum)  # [1, 3, 6, 10, 15]

# accumulate: 累積積
acc_prod = list(itertools.accumulate(nums, operator.mul))
print(acc_prod) # [1, 2, 6, 24, 120]（1!, 2!, 3!, 4!, 5!）

# accumulate: 累積最大値
nums2 = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]
acc_max = list(itertools.accumulate(nums2, max))
print(acc_max)  # [3, 3, 4, 4, 5, 9, 9, 9]

『groupby()』はSQLのGROUP BYに似た機能ですが、連続する要素のみをグループ化するため、必ず事前にソートしておく必要があります。グループのイテレータは次のグループに移動すると使えなくなるため、必要であれば事前にlist()で変換しておきましょう。

『starmap()』はmap()と似ていますが、各要素がタプルの場合に関数への引数として展開（アンパック）して渡します。map(func, zip(a, b))のような記述をより簡潔に書けます。

『accumulate()』はPython 3.3以降ではfuncを指定でき、Python 3.8以降ではinitialパラメータで初期値を設定できます。累積和・累積積・ランニングmaxなど様々な集計処理に活用できます。