Python基础入门：数据结构大汇总（第6天）--阿里云天池

10 字典

10.1 可变类型与不可变类型

1. 序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以"关键字"为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串
   或数值。
2. 字典是 Python 唯一的一个 映射类型，字符串、元组、列表属于序列类型

如何快速判断一个数据类型 X 是不是可变类型的呢？两种方法：

1. 麻烦方法：用 id(X) 函数，对 X 进行某种操作，比较操作前后的 id ，如果不一样，则 X 不可变，如果一样，则X 可变。

2. 便捷方法：用 hash(X) ，只要不报错，证明 X 可被哈希，即不可变，反过来不可被哈希，即可变。

i = 1
#1. 整数 i 在加 1 之后的 id 和之前不一样，因此加完之后的这个 i (虽然名字没变)，但不是加之前的那个 i 了，因此整数是不可变类型。
print(id(i)) # 140732167000896
i = i + 2
print(id(i)) # 140732167000960
#2. 列表 l 在附加 'Python' 之后的 id 和之前一样，因此列表是可变类型。
l = [1, 2]
print(id(l)) # 4300825160
l.append('Python')
print(id(l)) # 4300825160

1. 数值、字符和元组 都能被哈希，因此它们是不可变类型。

2. 列表、集合、字典不能被哈希，因此它是可变类型。

print(hash('Name')) # -9215951442099718823
print(hash((1, 2, 'Python'))) # 823362308207799471
print(hash([1, 2, 'Python']))
# TypeError: unhashable type: 'list'
print(hash({1, 2, 3}))
# TypeError: unhashable type: 'set'

10.2 字典的定义

字典 是无序的 键:值（ key:value ）对集合，键必须是互不相同的（在同一个字典之内）。

1. dict 内部存放的顺序和 key 放入的顺序是没有关系的。
2. dict 查找和插入的速度极快，不会随着 key 的增加而增加，但是需要占用大量的内存。

字典 定义语法为 {元素1, 元素2, …, 元素n}

1. 其中每一个元素是一个「键值对」-- 键:值 ( key:value )
2. 关键点是「大括号 {}」,「逗号 ,」和「冒号 :」
3. 大括号 – 把所有元素绑在一起
4. 逗号 – 将每个键值对分开
5. 冒号 – 将键和值分开

10.3 创建和访问字典

通过字符串或数值作为 key 来创建字典。

brand = ['李宁', '耐克', '阿迪达斯']
slogan = ['一切皆有可能', 'Just do it', 'Impossible is nothing']
print('耐克的口号是:', slogan[brand.index('耐克')])
# 耐克的口号是: Just do it
dic = {'李宁': '一切皆有可能', '耐克': 'Just do it', '阿迪达斯': 'Impossible is nothing'}
print('耐克的口号是:', dic['耐克'])
# 耐克的口号是: Just do it

注意：如果我们取的键在字典中不存在，会直接报错 KeyError 。

【例子】

dic1 = {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
print(dic1) # {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
print(dic1[1]) # one
print(dic1[4]) # KeyError: 4
dic2 = {'rice': 35, 'wheat': 101, 'corn': 67}
print(dic2) # {'wheat': 101, 'corn': 67, 'rice': 35}
print(dic2['rice']) # 35

【例子】通过元组作为 key 来创建字典，但一般不这样使用。

dic = {(1, 2, 3): "Tom", "Age": 12, 3: [3, 5, 7]}
print(dic) # {(1, 2, 3): 'Tom', 'Age': 12, 3: [3, 5, 7]}
print(type(dic)) # <class 'dict'>

通过构造函数 dict 来创建字典。

1. dict() -> 创建一个空的字典。

【例子】通过 key 直接把数据放入字典中，但一个 key 只能对应一个 value ，多次对一个 key 放入 value ，后面的值会把前面的值冲掉。

dic = dict()
dic['a'] = 1
dic['b'] = 2
dic['c'] = 3
print(dic)
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dic['a'] = 11
print(dic)
# {'a': 11, 'b': 2, 'c': 3}
dic['d'] = 4
print(dic)
# {'a': 11, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

1. dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object’s (key, value) pairs

dic1 = dict([('apple', 4139), ('peach', 4127), ('cherry', 4098)])
print(dic1) # {'cherry': 4098, 'apple': 4139, 'peach': 4127}
dic2 = dict((('apple', 4139), ('peach', 4127), ('cherry', 4098)))
print(dic2) # {'peach': 4127, 'cherry': 4098, 'apple': 4139}

1. **dict(kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs in the keyword argument list. For example: dict(one=1, two=2)

【例子】这种情况下，键只能为字符串类型，并且创建的时候字符串不能加引号，加上就会直接报语法错误。

dic = dict(name='Tom', age=10)
print(dic) # {'name': 'Tom', 'age': 10}
print(type(dic)) # <class 'dict'>

10.4 字典的内置方法

dict.fromkeys(seq[, value])

dict.fromkeys(seq[, value]) 用于创建一个新字典，以序列 seq 中元素做字典的键， value 为字典所有键对
应的初始值。

seq = ('name', 'age', 'sex')
dic1 = dict.fromkeys(seq)
print("新的字典为 : %s" % str(dic1))
# 新的字典为 : {'name': None, 'age': None, 'sex': None}
dic2 = dict.fromkeys(seq, 10)
print("新的字典为 : %s" % str(dic2))
# 新的字典为 : {'name': 10, 'age': 10, 'sex': 10}
dic3 = dict.fromkeys(seq, ('小马', '8', '男'))
print("新的字典为 : %s" % str(dic3))
# 新的字典为 : {'name': ('小马', '8', '男'), 'age': ('小马', '8', '男'), 'sex': ('小马', '8', '男')}

dict.keys()

dict.keys() 返回一个可迭代对象，可以使用 list() 来转换为列表，列表为字典中的所有键。

dic = {'Name': 'lsgogroup', 'Age': 7}
print(dic.keys()) # dict_keys(['Name', 'Age'])
lst = list(dic.keys()) # 转换为列表
print(lst) # ['Name', 'Age']

dict.values()

dict.values() 返回一个迭代器，可以使用 list() 来转换为列表，列表为字典中的所有值。

dic = {'Sex': 'female', 'Age': 7, 'Name': 'Zara'}
print("字典所有值为 : ", list(dic.values()))
# 字典所有值为 : [7, 'female', 'Zara']

dict.items()

dict.items() 以列表返回可遍历的 (键, 值) 元组数组。

dic = {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 7}
print("Value : %s" % dic.items())
# Value : dict_items([('Name', 'Lsgogroup'), ('Age', 7)])
print(tuple(dic.items()))
# (('Name', 'Lsgogroup'), ('Age', 7))

dict.get(key, default=None)

dict.get(key, default=None) 返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值。

dic = {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 27}
print("Age 值为 : %s" % dic.get('Age')) # Age 值为 : 27
print("Sex 值为 : %s" % dic.get('Sex', "NA")) # Sex 值为 : NA

dict.setdefault(key, default=None)

dict.setdefault(key, default=None) 和 get() 方法 类似, 如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为默认值。

dic = {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 7}
print("Age 键的值为 : %s" % dic.setdefault('Age', None)) # Age 键的值为 : 7
print("Sex 键的值为 : %s" % dic.setdefault('Sex', None)) # Sex 键的值为 : None
print("新字典为：", dic)
# 新字典为： {'Age': 7, 'Name': 'Lsgogroup', 'Sex': None}

key in dict in

key in dict :in 操作符用于判断键是否存在于字典中，如果键在字典 dict 里返回 true ，否则返回 false 。而 not in 操作符刚好相反，如果键在字典 dict 里返回 false ，否则返回 true 。

dic = {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 7}
# in 检测键 Age 是否存在
if 'Age' in dic:
print("键 Age 存在")
else:
print("键 Age 不存在")
# 检测键 Sex 是否存在
if 'Sex' in dic:
print("键 Sex 存在")
else:
print("键 Sex 不存在")
# not in 检测键 Age 是否存在
if 'Age' not in dic:
print("键 Age 不存在")
else:
print("键 Age 存在")
# 键 Age 存在
# 键 Sex 不存在
# 键 Age 存在

dict.pop(key[,default])

dict.pop(key[,default]) 删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值。 key 值必须给出。若 key不存在，则返回 default 值

del dict[key]

del dict[key] 删除字典给定键 key 所对应的值。

dic1 = {1: "a", 2: [1, 2]}
print(dic1.pop(1), dic1) # a {2: [1, 2]}
# 设置默认值，必须添加，否则报错
print(dic1.pop(3, "nokey"), dic1) # nokey {2: [1, 2]}
del dic1[2]
print(dic1) # {}

dict.popitem()

dict.popitem() 随机返回并删除字典中的一对键和值，如果字典已经为空，却调用了此方法，就报出KeyError异常。

dic1 = {1: "a", 2: [1, 2]}
print(dic1.popitem()) # (1, 'a')
print(dic1) # {2: [1, 2]}

dict.clear()

dict.clear() 用于删除字典内所有元素。

dic = {'Name': 'Zara', 'Age': 7}
print("字典长度 : %d" % len(dic)) # 字典长度 : 2
dict.clear()
print("字典删除后长度 : %d" % len(dic)) # 字典删除后长度 : 0

dict.copy()

dict.copy() 返回一个字典的浅复制。

dic1 = {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
dic2 = dic1.copy()
print("新复制的字典为 : ", dic2)
# 新复制的字典为 : {'Age': 7, 'Name': 'Lsgogroup', 'Class': 'First'}

【例子】直接赋值和 copy 的区别

dic1 = {'user': 'lsgogroup', 'num': [1, 2, 3]}
# 引用对象
dic2 = dic1
# 深拷贝父对象（一级目录），子对象（二级目录）不拷贝，还是引用
dic3 = dic1.copy()
print(id(dic1)) # 148635574728
print(id(dic2)) # 148635574728
print(id(dic3)) # 148635574344
# 修改 data 数据
dic1['user'] = 'root'
dic1['num'].remove(1)
# 输出结果
print(dic1) # {'user': 'root', 'num': [2, 3]}
print(dic2) # {'user': 'root', 'num': [2, 3]}
print(dic3) # {'user': 'runoob', 'num': [2, 3]}

dict.update(dict2)

dict.update(dict2) 把字典参数 dict2 的 key:value 对 更新到字典 dict 里。

dic = {'Name': 'Lsgogroup', 'Age': 7}
dic2 = {'Sex': 'female', 'Age': 8}
dic.update(dic2)
print("更新字典 dict : ", dic)
# 更新字典 dict : {'Sex': 'female', 'Age': 8, 'Name': 'Lsgogroup'}

11 集合

python 中 set 与 dict 类似，也是一组 key 的集合，但不存储 value 。由于 key 不能重复，所以，在 set 中，没有重复的 key 。

注意， key 为不可变类型，即可哈希的值。

num = {}
print(type(num)) # <class 'dict'>
num = {1, 2, 3, 4}
print(type(num)) # <class 'set'>

11.1 集合的创建

1. 先创建对象再加入元素。
2. 在创建空集合的时候只能使用 s = set() ，因为 s = {} 创建的是空字典。

basket = set()
basket.add('apple')
basket.add('banana')
print(basket) # {'banana', 'apple'}

1. 直接把一堆元素用花括号括起来 {元素1, 元素2, …, 元素n} 。
2. 重复元素在 set 中会被自动被过滤。

basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
print(basket) # {'banana', 'apple', 'pear', 'orange'}

使用 set(value) 工厂函数，把列表或元组转换成集合。

a = set('abracadabra')
print(a)
# {'r', 'b', 'd', 'c', 'a'}
b = set(("Google", "Lsgogroup", "Taobao", "Taobao"))
print(b)
# {'Taobao', 'Lsgogroup', 'Google'}
c = set(["Google", "Lsgogroup", "Taobao", "Google"])
print(c)
# {'Taobao', 'Lsgogroup', 'Google'}

去掉列表中重复的元素

lst = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 3, 1]
temp = []
for item in lst:
if item not in temp:
temp.append(item)
print(temp) # [0, 1, 2, 3, 4, 5]
a = set(lst)
print(list(a)) # [0, 1, 2, 3, 4, 5]

从结果发现集合的两个特点：无序 (unordered) 和唯一 (unique)。

由于 set 存储的是无序集合，所以我们不可以为集合创建索引或执行切片(slice)操作，也没有键(keys)可用来获取集合中元素的值，但是可以判断一个元素是否在集合中

11.2 访问集合中的值

len()

可以使用 len() 內建函数得到集合的大小。

thisset = set(['Google', 'Baidu', 'Taobao'])
print(len(thisset)) # 3

for

可以使用 for 把集合中的数据一个个读取出来。

thisset = set(['Google', 'Baidu', 'Taobao'])
for item in thisset:
print(item)
# Baidu
# Google
# Taobao

in 或 not in

可以通过 in 或 not in 判断一个元素是否在集合中已经存在

thisset = set(['Google', 'Baidu', 'Taobao'])
print('Taobao' in thisset) # True
print('Facebook' not in thisset) # True

11.3 集合的内置方法

set.add(elmnt)

set.add(elmnt) 用于给集合添加元素，如果添加的元素在集合中已存在，则不执行任何操作。

fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
fruits.add("orange")
print(fruits)
# {'orange', 'cherry', 'banana', 'apple'}
fruits.add("apple")
print(fruits)
# {'orange', 'cherry', 'banana', 'apple'}

set.update(set)

set.update(set) 用于修改当前集合，可以添加新的元素或集合到当前集合中，如果添加的元素在集合中已存在，则该元素只会出现一次，重复的会忽略。

x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "baidu", "apple"}
x.update(y)
print(x)
# {'cherry', 'banana', 'apple', 'google', 'baidu'}
y.update(["lsgo", "dreamtech"])
print(y)
# {'lsgo', 'baidu', 'dreamtech', 'apple', 'google'}

set.remove(item)

set.remove(item) 用于移除集合中的指定元素。如果元素不存在，则会发生错误。

fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
fruits.remove("banana")
print(fruits) # {'apple', 'cherry'}

set.discard(value)

set.discard(value) 用于移除指定的集合元素。 remove() 方法在移除一个不存在的元素时会发生错误，而discard() 方法不会。

fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
fruits.discard("banana")
print(fruits) # {'apple', 'cherry'}

set.pop()

set.pop() 用于随机移除一个元素。

fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
x = fruits.pop()
print(fruits) # {'cherry', 'apple'}
print(x) # banana

set.intersection(set1, set2 …)

set1 & set2

set.intersection_update(set1, set2 …)

set.intersection(set1, set2 …) 返回两个集合的交集

set1 & set2 返回两个集合的交集

set.intersection_update(set1, set2 …) 交集，在原始的集合上移除不重叠的元素。

由于 set 是无序和无重复元素的集合，所以两个或多个 set 可以做数学意义上的集合操作

a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a) # {'r', 'a', 'c', 'b', 'd'}
print(b) # {'c', 'a', 'l', 'm', 'z'}
c = a.intersection(b)
print(c) # {'a', 'c'}
print(a & b) # {'c', 'a'}
print(a) # {'a', 'r', 'c', 'b', 'd'}
a.intersection_update(b)
print(a) # {'a', 'c'}

set.union(set1, set2…)

set1 | set2

set.union(set1, set2…) 返回两个集合的并集。

set1 | set2 返回两个集合的并集。

a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a) # {'r', 'a', 'c', 'b', 'd'}
print(b) # {'c', 'a', 'l', 'm', 'z'}
print(a | b) # {'l', 'd', 'm', 'b', 'a', 'r', 'z', 'c'}
c = a.union(b)
print(c) # {'c', 'a', 'd', 'm', 'r', 'b', 'z', 'l'}

set.difference(set)

set1 - set2

set.difference_update(set)

set.difference(set) 返回集合的差集。
set1 - set2 返回集合的差集。

set.difference_update(set) 集合的差集，直接在原来的集合中移除元素，没有返回值。

a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a) # {'r', 'a', 'c', 'b', 'd'}
print(b) # {'c', 'a', 'l', 'm', 'z'}
c = a.difference(b)
print(c) # {'b', 'd', 'r'}
print(a - b) # {'d', 'b', 'r'}
print(a) # {'r', 'd', 'c', 'a', 'b'}
a.difference_update(b)
print(a) # {'d', 'r', 'b'}

set.symmetric_difference(set)

set1 ^ set2

set.symmetric_difference_update(set)

set.symmetric_difference(set) 返回集合的异或。
set1 ^ set2 返回集合的异或。
set.symmetric_difference_update(set) 移除当前集合中在另外一个指定集合相同的元素，并将另外一个指定集合中不同的元素插入到当前集合中。

a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a) # {'r', 'a', 'c', 'b', 'd'}
print(b) # {'c', 'a', 'l', 'm', 'z'}
c = a.symmetric_difference(b)
print(c) # {'m', 'r', 'l', 'b', 'z', 'd'}
print(a ^ b) # {'m', 'r', 'l', 'b', 'z', 'd'}
print(a) # {'r', 'd', 'c', 'a', 'b'}
a.symmetric_difference_update(b)
print(a) # {'r', 'b', 'm', 'l', 'z', 'd'}

set.issubset(set)

set1 <= set2

set.issubset(set) 判断集合是不是被其他集合包含，如果是则返回 True，否则返回 False。
set1 <= set2 判断集合是不是被其他集合包含，如果是则返回 True，否则返回 False。

x = {"a", "b", "c"}
y = {"f", "e", "d", "c", "b", "a"}
z = x.issubset(y)
print(z) # True
print(x <= y) # True
x = {"a", "b", "c"}
y = {"f", "e", "d", "c", "b"}
z = x.issubset(y)
print(z) # False
print(x <= y) # False

set.issuperset(set)

set1 >= set2

set.issuperset(set) 用于判断集合是不是包含其他集合，如果是则返回 True，否则返回 False。
set1 >= set2 判断集合是不是包含其他集合，如果是则返回 True，否则返回 False。

x = {"f", "e", "d", "c", "b", "a"}
y = {"a", "b", "c"}
z = x.issuperset(y)
print(z) # True
print(x >= y) # True
x = {"f", "e", "d", "c", "b"}
y = {"a", "b", "c"}
z = x.issuperset(y)
print(z) # False
print(x >= y) # False

set.isdisjoint(set)

set.isdisjoint(set) 用于判断两个集合是不是不相交，如果是返回 True，否则返回 False

x = {"f", "e", "d", "c", "b"}
y = {"a", "b", "c"}
z = x.isdisjoint(y)
print(z) # False
x = {"f", "e", "d", "m", "g"}
y = {"a", "b", "c"}
z = x.isdisjoint(y)
print(z) # True

11.4 集合的转换

【例子】

se = set(range(4))
li = list(se)
tu = tuple(se)
print(se, type(se)) # {0, 1, 2, 3} <class 'set'>
print(li, type(li)) # [0, 1, 2, 3] <class 'list'>
print(tu, type(tu)) # (0, 1, 2, 3) <class 'tuple'>

11.5 不可变集合

Python 提供了不能改变元素的集合的实现版本，即不能增加或删除元素，类型名叫 frozenset 。需要注意的是 frozenset 仍然可以进行集合操作，只是不能用带有 update 的方法。

frozenset([iterable])

frozenset([iterable]) 返回一个冻结的集合，冻结后集合不能再添加或删除任何元素

a = frozenset(range(10)) # 生成一个新的不可变集合
print(a)
# frozenset({0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9})
b = frozenset('lsgogroup')
print(b)
# frozenset({'g', 's', 'p', 'r', 'u', 'o', 'l'})

12 序列

12.1 针对序列的内置函数

list(sub)

list(sub) 把一个可迭代对象转换为列表。

a = list()
print(a) # []
b = 'I Love LsgoGroup'
b = list(b)
print(b)
# ['I', ' ', 'L', 'o', 'v', 'e', ' ', 'L', 's', 'g', 'o', 'G', 'r', 'o', 'u', 'p']
c = (1, 1, 2, 3, 5, 8)
c = list(c)
print(c) # [1, 1, 2, 3, 5, 8]

tuple(sub)

tuple(sub) 把一个可迭代对象转换为元组。

a = tuple()
print(a) # ()
b = 'I Love LsgoGroup'
b = tuple(b)
print(b)
# ('I', ' ', 'L', 'o', 'v', 'e', ' ', 'L', 's', 'g', 'o', 'G', 'r', 'o', 'u', 'p')
c = [1, 1, 2, 3, 5, 8]
c = tuple(c)
print(c) # (1, 1, 2, 3, 5, 8)

str(obj)

str(obj) 把obj对象转换为字符串

a = 123
a = str(a)
print(a) # 123

len(s)

len(s) 返回对象（字符、列表、元组等）长度或元素个数。

a = list()
print(len(a)) # 0
b = ('I', ' ', 'L', 'o', 'v', 'e', ' ', 'L', 's', 'g', 'o', 'G', 'r', 'o', 'u', 'p')
print(len(b)) # 16
c = 'I Love LsgoGroup'
print(len(c)) # 16

max(sub)

max(sub) 返回序列或者参数集合中的最大值

print(max(1, 2, 3, 4, 5)) # 5
print(max([-8, 99, 3, 7, 83])) # 99
print(max('IloveLsgoGroup')) # v

min(sub)

min(sub) 返回序列或参数集合中的最小值

print(min(1, 2, 3, 4, 5)) # 1
print(min([-8, 99, 3, 7, 83])) # -8
print(min('IloveLsgoGroup')) # G

sum(iterable[, start=0])

sum(iterable[, start=0]) 返回序列 iterable 与可选参数 start 的总和。

print(sum([1, 3, 5, 7, 9])) # 25
print(sum([1, 3, 5, 7, 9], 10)) # 35
print(sum((1, 3, 5, 7, 9))) # 25
print(sum((1, 3, 5, 7, 9), 20)) # 45

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

sorted(iterable, key=None, reverse=False) 对所有可迭代的对象进行排序操作。
a. iterable – 可迭代对象。
b. key – 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代
对象中的一个元素来进行排序。
c. reverse – 排序规则， reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。

d. 返回重新排序的列表。

x = [-8, 99, 3, 7, 83]
print(sorted(x)) # [-8, 3, 7, 83, 99]
print(sorted(x, reverse=True)) # [99, 83, 7, 3, -8]
t = ({"age": 20, "name": "a"}, {"age": 25, "name": "b"}, {"age": 10, "name": "c"})
x = sorted(t, key=lambda a: a["age"])
print(x)
# [{'age': 10, 'name': 'c'}, {'age': 20, 'name': 'a'}, {'age': 25, 'name': 'b'}]

reversed(seq)

reversed(seq) 函数返回一个反转的迭代器。
a. seq – 要转换的序列，可以是 tuple, string, list 或 range。

s = 'lsgogroup'
x = reversed(s)
print(type(x)) # <class 'reversed'>
print(x) # <reversed object at 0x000002507E8EC2C8>
print(list(x))
# ['p', 'u', 'o', 'r', 'g', 'o', 'g', 's', 'l']
t = ('l', 's', 'g', 'o', 'g', 'r', 'o', 'u', 'p')
print(list(reversed(t)))
# ['p', 'u', 'o', 'r', 'g', 'o', 'g', 's', 'l']
r = range(5, 9)
print(list(reversed(r)))
# [8, 7, 6, 5]
x = [-8, 99, 3, 7, 83]
print(list(reversed(x)))
# [83, 7, 3, 99, -8]

enumerate(sequence, [start=0])

【例子】用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。

seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
a = list(enumerate(seasons))
print(a)
# [(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]
b = list(enumerate(seasons, 1))
print(b)
# [(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]
for i, element in a:
print('{0},{1}'.format(i, element))

zip(iter1 [,iter2 […]])

a. 用于将可迭代的对象作为参数，将对象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，这样
做的好处是节约了不少的内存。
b. 我们可以使用 list() 转换来输出列表。
c. 如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为
列表。

a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
c = [4, 5, 6, 7, 8]
zipped = zip(a, b)
print(zipped) # <zip object at 0x000000C5D89EDD88>
print(list(zipped)) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
zipped = zip(a, c)
print(list(zipped)) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
a1, a2 = zip(*zip(a, b))
print(list(a1)) # [1, 2, 3]
print(list(a2)) # [4, 5, 6]