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前言
我们在上一期学习了关于Python 迭代器Iterator详情相关的概念，满足迭代器需要符合两个条件
- 实现
__iter__()方法：返回迭代器本省 - 实现
__next__()方法：返回迭代器的下一项
同时，Python中提供数据类型如列表、字典、元组等序列是可迭代对象，可结合for...in 来进行遍历为使我们的代码更加高效且优雅，Python也提供两个关于迭代的方法。
因此，本期我们来学习enumerate函数和zip函数的相关使用方法，Let's go~~
1. enumerate 方法
我们在上述了解了迭代器的相关的知识点，对于可迭代对象列表、字典等可以使用for...in来进行快速遍历。例如对序列items使用for循环进行如下遍历，不用进行计算长度多余步骤。
for item in items:
但是，如上的遍历无法知道items序列每一个元素的索引，如果实际场景中，需要使用元素的索引呢？通常，我们会创建一个变量index，来记录元素的索引位置
index = 0
for item in items:
# options
index += 1
虽然上述方式可以解决我们的需求，但是代码显示非常的冗余，不符合pythonic的规范
在Pythonic要求中，我们可以使用enumerate()函数来替代上述实现方法
for index,item in enumerate(items):
# options
...
- enumerate()函数返回是一个enumerate对象实例，它是一个迭代器。
- enumerate对象返回是连续包含一个由计数和值组成的元组(index,value)
- 元组中value值通过传入序列上调用的**next()**返回的
但是，当序列中的元素是元组类型时，在使用enumerate()函数时，需要对value进行严格区分。
data = [(1,2),(3,4),(5,6),(7,8)]
# correct
for index,(x,y) in enumerate(data):
...
# Error
for index,x,y in enumerate(data):
...
2. zip 方法
enumerate()函数时针对单个序列遍历处理。zip则是针对需要处理两个及以上的序列遍历处理。
zip 处理的是多对象迭代的，比如要同时迭代两列表name,age。按照传统思路只能使用下标遍历的方式，对于迭代器则运用不上。
但是使用下标遍历的方式，会有两个问题：
- 代码冗余，可读性差，并且不够PythonIC
- 如果两个容器的列表长度不一样时，则会需要增加额外代码来维护
Python 提供zip()函数可以解决以上两问题。
names = ["bone","anne","tom","tony"]
ages = [12,16,19]
for name,age in zip(names,ages):
print(name,age)
...
bone 12
anne 16
tom 19
...
zip(x,y)会自动返回一个元组(a,b)的迭代器，其中x来自a,y来自b。当某个序列到结尾了，迭代也会随之结束。迭代长度跟参数中最短序列长度一致。
names = ["bone","anne","tom","tony"]
ages = [12,16,19]
for stu in zip(names,ages):
print(stu)
...
('bone', 12)
('anne', 16)
('tom', 19)
...
当然，如果要以长度最长的列表为一致时，我们可以选择 iterators.zip_longset() 函数来代替。
from itertools import zip_longest
for stu in zip_longest(names,ages):
print(stu)
...
('bone', 12)
('anne', 16)
('tom', 19)
('tony', None)
...
同时，使用zip()函数可以方便对两列表打包生成字典：
s = dict(zip(names,ages))
print(s)
...
{'bone': 12, 'anne': 16, 'tom': 19}
...
zip()会创建一个迭代器来作为结果返回的。如果将结果需要存储在列表中，则需要list()进行转换
print(list(zip(names,ages)))
...
[('bone', 12), ('anne', 16), ('tom', 19)]
...
总结
本期对Python针对序列遍历符合PythonIC的两种方法 enumerate函数和zip函数enumerate函数可以方便处理索引问题，zip函数处理多对象迭代场景。
