请用python写一段代码，关于Apriori算法对于关联规则挖掘中频繁集的产生以及关联规则集合的产生过程

好的，以下是用Python实现Apriori算法的代码，包括频繁项集的产生以及关联规则的产生过程：

# 定义函数生成候选项集
def generate_candidates(itemset, k):
    candidates = []
    for i in range(len(itemset)):
        for j in range(i+1, len(itemset)):
            # 取前k-2个元素比较，如果相同则合并两个集合
            if itemset[i][:k-2] == itemset[j][:k-2]:
                candidates.append(itemset[i] | itemset[j])
    return candidates

# 定义函数剪枝不满足最小支持度的项集
def prune(itemset, trans, min_sup):
    freq_items = {}
    for item in itemset:
        count = 0
        for t in trans:
            if item.issubset(t):
                count += 1
        # 如果项集的支持度满足最小支持度要求，则保存该项集
        if count/len(trans) >= min_sup:
            freq_items[item] = count/len(trans)
    return freq_items

# 定义Apriori算法函数
def apriori(trans, min_sup):
    # 生成1项集的候选集
    itemset = [frozenset([item]) for transation in trans for item in transation]
    # 剪枝不满足最小支持度的1项集
    freq_items = prune(itemset, trans, min_sup)
    freq_itemsets = [freq_items]
    k = 2
    while len(freq_itemsets[k-2]) > 0:
        # 生成k项集的候选集
        candidates = generate_candidates(list(freq_itemsets[k-2].keys()), k)
        # 剪枝不满足最小支持度的k项集
        freq_items = prune(candidates, trans, min_sup)
        freq_itemsets.append(freq_items)
        k += 1
    return freq_itemsets

# 定义函数生成关联规则
def generate_rules(freq_itemsets, min_conf):
    rules = []
    for i in range(1, len(freq_itemsets)):
        for itemset in freq_itemsets[i]:
            for j in range(1, len(itemset)):
                # 生成子集
                subsets = combinations(itemset, j)
                for subset in subsets:
                    # 计算可信度
                    conf = freq_itemsets[i][itemset] / freq_itemsets[i-1][frozenset(subset)]
                    if conf >= min_conf:
                        rules.append((set(subset), itemset-set(subset), conf))
    return rules

以上是关于Apriori算法的Python实现代码，其中`trans`表示数据集，`min_sup`表示最小支持度，`freq_itemsets`表示频繁项集，`min_conf`表示最小可信度，`rules`表示关联规则集合。