python3 zip()函数

本文详细介绍了Python中的zip函数,解释了如何将多个可迭代对象的元素打包成元组,并返回由这些元组组成的对象。特别指出,当可迭代对象元素数量不一致时,返回对象的长度将与最短的可迭代对象相同。通过具体示例展示了zip函数的用法,包括如何利用*号操作符进行解压。
  • 可迭代对象作为参数,将参数中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的对象。
  • 如果各个可迭代对象的元素个数不一致,则返回的对象长度与最短的可迭代对象相同。
  • 利用*号操作符进行解压。

例子

>>> a = [1,2,3] #此处可迭代对象为列表
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b)
>>> zipped
<zip object at 0x02B01B48> #返回的是一个对象
>>> list(zipped)
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)] #使用list()函数转换为列表
>>> list(zip(a,c))
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zipped = zip(a,b)
>>> list(zip(*zipped)) #解压也使用list进行转换
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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