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：
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for item in items: |
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？
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idx = 0for item in items: 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：
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for i, item in enumerate(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：
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for i, item in enumerate(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：
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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。
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for x, y in data:for (x, y) in data: |
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：
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for i, (x, y) in enumerate(data): |
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：
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names = ['xiaoming', 'xiaohua', 'xiaohei', 'xiaoli']jobs = ['coach', 'student', 'student', 'student', 'professor']for name, job in zip(names, jobs): print(name, job) |
最后輸出的結果是人名和職業的tuple：
xiaoming coach
xiaohua student
xiaohei student
xiaoli student
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：
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from itertools import zip_longestfor name, job in zip_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：
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names = ['xiaoming', 'xiaohua', 'xiaohei', 'xiaoli']jobs = ['coach', 'student', 'student', 'student', 'professor']hobbies = ['footbal', 'tennis', 'badminton', 'basketbal']for name, job, hobby in zip(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：
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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：
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print(zip(names, jobs))>>> <zip object at 0x10ec93b40> |
我們想要獲得它的內容，需要將它手動轉成list：
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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。
以上就是深入了解Python enumerate和zip的詳細內容，更多關于Python enumerate和zip的資料請關注服務器之家其它相關文章！
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