首先介紹的是enumerate函數。

在我們日常編程的過程當中，經常會遇到一個問題。

在C語言以及一些古老的語言當中是沒有迭代器這個概念的，所以我們要遍歷數組或者是容器的時候，往往只能通過下標。有了迭代器之后，我們遍歷的過程方便了很多，我們可以直接用一個變量去迭代一個容器當中的值。最簡單的例子就是數組的遍歷，比如我們要遍歷items這個數組。我們可以直接：

foriteminitems:

通過迭代器的方式我們可以很輕松地遍歷數組，而不再需要下標，也不需要計算數組的長度了。但是如果我們在循環體當中需要知道元素的下標該怎么辦?

難道我們真的只能在下標和迭代器當中選擇一個嗎，比如在循環體的外面添加一個變量來記錄下標?

idx=0

foriteminitems:

operation()

idx+=1

這樣可以解決問題，但是很麻煩，一點也不簡潔，用專業的話來說一點也不pythonic(符合Python標準的代碼)。為了追求pythonic，于是有了enumerate函數，來解決了我們又想直接迭代又需要知道元素下標的情形。

它的用法也很簡單，我們把需要迭代的對象或者迭代器傳入enumerate函數當中，它會為我們創建一個新的迭代器，同時返回下標以及迭代的內容。我們來看一個例子：

fori,iteminenumerate(items):

除此之外，enumerate還支持傳入參數。比如在某些場景當中，我們希望下標從1開始，而不再是0開始，我們可以額外多傳入一個參數實現這點：

fori,iteminenumerate(items,1):

循環是我們編程的時候必不可少的操作，也正因此，enumerate函數使用非常廣泛。但是有一點需要注意，如果我們迭代的是一個多元組數組，我們需要注意要將index和value區分開。舉個例子：

data=[(1,3),(2,1),(3,3)]

在不用enumerate的時候，我們有兩種迭代方式，這兩種都可以運行。

forx,yindata:

for(x,y)indata:

但是如果我們使用enumerate的話，由于引入了一個index，我們必須要做區分，否則會報錯，所以我們只有一種迭代方式：

fori,(x,y)inenumerate(data):

zip接下來要介紹的另一個函數同樣是方便我們迭代的，不過它針對的是另一個場景——多對象迭代。

它的應用場景非常簡單，就是我們想要同時迭代多份數據，比如用戶的名字和用戶的職業數據是分開的，我們希望同時遍歷一個用戶的職業和名字。如果不使用zip，我們可能只能放棄迭代器回到傳統的下標遍歷的模式了。這樣當然是可以的，不過有兩個小問題，第一個小問題當然是代碼的可讀性變差了，不夠pythonic，第二個問題是我們需要維護兩個容器長度不一樣的情況，會增加額外的代碼。而使用zip，可以同時解決以上兩個問題。

我們來看一個例子：

names=['xiaoming','xiaohua','xiaohei','xiaoli']

jobs=['coach','student','student','student','professor']

forname,jobinzip(names,jobs):

print(name,job)

最后輸出的結果是人名和職業的tuple：

xiaomingcoach

xiaohuastudent

xiaoheistudent

xiaolistudent

上面舉的例子當中，names和jobs的長度其實是不一致的，在使用了zip的情況下，會自動替我們按照其中較短的那個進行截斷。如果我們不希望截斷，我們也可以使用itertools下的zip_longest來代替zip：

fromitertoolsimportzip_longest

forname,jobinzip_longest(names,jobs):

這樣的話長度不夠的元素會以None來填充，zip_longest提供了一個參數fillvalue，可以填充成我們指定的值。

無論是zip還是zip_longest，都可以支持多迭代器的遍歷。比如：

names=['xiaoming','xiaohua','xiaohei','xiaoli']

jobs=['coach','student','student','student','professor']

hobbies=['footbal','tennis','badminton','basketbal']

forname,job,hobbyinzip(names,jobs,hobbies):

print(name,job,hobby)

zip除了方便我們迭代遍歷之外，另一個很大的用處是可以很方便地生成dict。比如剛才的例子當中，我們想生成一個名稱和職業的dict，一般的辦法當然是先定義一個dict，然后遍歷所有的key和value，來生成dict。然而使用zip，我們可以將這個操作簡化到一行代碼：

jobDict=dict(zip(names,jobs))

需要注意的是，我們調用zip返回的結果其實是一個迭代器，我們在轉化成dict的時候自動遍歷了迭代器當中的內容。比如我們如果直接打印出zip調用結果的話，就會發現屏幕上輸出的是一個迭代器的地址：

print(zip(names,jobs))

>>>

我們想要獲得它的內容，需要將它手動轉成list：

print(list(zip(names,jobs)))

>>>[('xiaoming','coach'),('xiaohua','student'),('xiaohei','student'),('xiaoli','student')]

無論是enumerate還是zip其實底層都是基于迭代器實現的，從原理上來說并沒有什么太深奧的內容，而且我們不使用它們也不影響我們寫代碼。但是Python之所以是Python，之所以很多人稱道它簡潔的語言和邏輯，離不開我們廣泛地使用這些簡化代碼邏輯的工具和方法。因此我們加以了解是非常有必要的，希望大家都能寫出pythonic的代碼，不僅寫代碼能力強，而且代碼本身也漂亮。

以上內容為大家介紹了Python之詳解enumerate和zip，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。