- dropwhile()
dropwhile()是Python标准库itertools模块中的一个函数，用于筛选一个可迭代对象中的元素，直到筛选条件不再成立。具体来说，该函数会从可迭代对象中筛选出满足给定条件的元素，以生成器的形式返回，一旦给定条件不成立，生成器将保留之后的所有元素，不再做筛选。
dropwhile()语法如下：
itertools.dropwhile(predicate, iterable)
其中，predicate是用于判断元素是否要被筛选的函数，必须为返回布尔值的函数。iterable则是要进行筛选的可迭代对象。
示例代码：
import itertools
data = [2, 4, 5, 6, 8, 10, 11, 13]
result = itertools.dropwhile(lambda x: x % 2 == 0, data)
print(list(result))
# 输出结果：[5, 6, 8, 10, 11, 13]
在上述示例中，我们使用dropwhile()函数来筛选列表data中的元素，判断条件为：元素不能被2整除。由于2和4都能被2整除，因此dropwhile()会从列表中删除这两个元素，并保留之后的所有元素。最终结果为[5, 6, 8, 10, 11, 13]。
- takewhile()
takewhile()也是Python标准库itertools模块中的一个函数，它与dropwhile()函数类似，但是筛选的方式相反。takewhile()会从可迭代对象中提取尽可能多的元素，使得这些元素满足给定的筛选条件。一旦给定条件不成立，takewhile()将停止提取元素。
takewhile()语法如下：
itertools.takewhile(predicate, iterable)
其中，predicate同样是用于判断元素是否要被筛选的函数，必须为返回布尔值的函数。iterable则是要进行筛选的可迭代对象。
示例代码：
import itertools
data = [2, 4, 5, 6, 8, 10, 11, 13]
result = itertools.takewhile(lambda x: x % 2 == 0, data)
print(list(result))
# 输出结果：[2, 4]
在上述示例中，我们使用takewhile()函数来提取列表data中的元素，判断条件为：元素能够被2整除。由于在列表中，2和4都能被2整除，因此takewhile()会提取这两个元素。一旦遇到5，筛选条件不再成立，takewhile()停止工作，最终结果为[2, 4]。