enumerate
第一個是枚舉函數。
在我們的日常編程過程中，我們經常遇到一個問題。
在C語言和一些古老的語言中沒有迭代器的概念，所以當我們想要遍歷數組或容器時，我們只能使用下標。使用迭代器，我們的遍歷過程更加方便。我們可以直接使用變量來迭代容器中的值。最簡單的例子是數組遍歷。例如，我們需要遍歷items數組。我們可以直接：
for item in items:
通過迭代器的方法，可以方便地遍歷數組而不需要下標和計算數組的長度。但是如果我們需要知道循環體中元素的下標呢？
我們真的需要在下標和迭代器之間進行選擇嗎，比如在循環體之外添加一個變量來記錄下標？
idx = 0
for item in items:
operation()
idx += 1
這可以解決問題，但很麻煩，一點也不簡潔，專業術語也不是pythonic（Python標准代碼）。為了追求pythonic，我們使用了枚舉函數來解決直接迭代需要知道元素下標的情況。
它的用法也很簡單。我們將需要迭代的對象或迭代器傳遞到枚舉函數中。它將為我們創建一個新的迭代器，並返回下標和迭代的內容。舉個例子：
for i, item in enumerate(items):
此外，枚舉還支持傳入參數。例如，在某些情況下，我們希望下標從1開始，而不是從0開始。我們可以傳遞一個附加參數來實現這一點：
for i, item in enumerate(items, 1):
循環是我們編程中的一個基本操作。因此，枚舉函數得到了廣泛的應用。但是，應該注意的是，如果我們在一個多組數組上迭代，我們需要區分索引和值。例如：
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。
for x, y in data: for (x, y) in data:
但是，如果我們使用枚舉，因為引入了索引，我們必須進行區分，否則會報告錯誤，因此我們只有一種迭代方法：
for i, (x, y) in enumerate(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：
最后輸出的結果是人名和職業的tuple：
xiaoming coach xiaohua student xiaohei student xiaoli student
在上面的示例中，名稱和作業的長度實際上不一致。使用zip時，它會根據較短的zip自動為我們截斷。如果我們不想截斷它，也可以在itertools下使用zip[最長]而不是zip：
from itertools import zip_longest for name, job in zip_longest(names, jobs):
這樣，長度不足的元素將填充為“無”。Zip﹣length提供了一個參數fillvalue，可以用我們指定的值填充它。
無論是Zip還是Zip﹣long EST，它都可以支持多個迭代器的遍歷。例如：
Zip不僅便於我們迭代，而且便於我們生成dict。例如，在剛才的例子中，如果我們想生成一個名稱和職業的dict，一般的方法是先定義一個dict，然后遍歷所有鍵和值來生成一個dict。但是，使用Zip，我們可以將這個操作簡化為一行代碼：
jobDict = dict(zip(names, jobs))
需要注意的是，我們調用zip的結果實際上是一個迭代器。當我們將其轉換為dict時，我們會自動遍歷迭代器的內容。例如，如果直接打印zip調用的結果，我們會發現屏幕上的輸出是迭代器的地址：
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：
print(list(zip(names, jobs)))
>>> [('xiaoming', 'coach'), ('xiaohua', 'student'), ('xiaohei', 'student'), ('xiaoli', 'student')]
實際上，枚舉和zip的底層都是基於迭代器實現的。原則上，沒有深刻的內容，我們也不使用它們來編寫代碼。但Python之所以是Python，以及為什么許多人稱之為簡明語言和邏輯，是因為我們廣泛使用這些工具和方法來簡化代碼邏輯。所以我們很有必要去理解它。我希望每個人都能寫出Python IC的代碼，Python IC不僅在編寫代碼方面很強大，而且本身也很漂亮。