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在日常开发中，我们经常需要同时遍历多个序列，比如两个列表中分别存储了姓名和年龄，希望一一对应地处理它们。Python 提供了一个非常方便的函数——zip()，它可以将多个可迭代对象“打包”成一个个元组，从而实现同步遍历。
一、zip 函数的基本用法
zip() 是 Python 的内置函数，语法如下：
zip(iterable1, iterable2, ...)
它将传入的可迭代对象中的元素按索引位置配对，返回一个迭代器。每个返回的元素是一个元组，包含了各个可迭代对象中对应索引的元素。
示例：
names = ['Tom', 'Lucy', 'Jack']
ages = [18, 22, 19]
for name, age in zip(names, ages):
print(f'{name} is {age} years old.')
输出：
Tom is 18 years old.
Lucy is 22 years old.
Jack is 19 years old.
二、zip 打包多个序列
不仅可以两个序列，zip() 也支持打包多个序列：
names = ['Tom', 'Lucy', 'Jack']
ages = [18, 22, 19]
grades = ['A', 'B', 'A']
for name, age, grade in zip(names, ages, grades):
print(f'{name}, Age: {age}, Grade: {grade}')
输出：
Tom, Age: 18, Grade: A
Lucy, Age: 22, Grade: B
Jack, Age: 19, Grade: A
三、zip 遇到长度不一致的情况
当参与打包的序列长度不一致时，zip()会以最短的那个序列为准：
a = [1, 2, 3]
b = ['a', 'b']
for x, y in zip(a, b):
print(x, y)
输出：
1 a
2 b
如果你希望以最长的序列为基准，建议使用itertools.zip_longest()：
from itertools import zip_longest
a = [1, 2, 3]
b = ['a', 'b']
for x, y in zip_longest(a, b, fillvalue='-'):
print(x, y)
输出：
1 a
2 b
3 -
四、zip 打包后生成列表
虽然 zip() 本身返回的是一个迭代器，但可以使用 list() 将其转换成列表：
pairs = list(zip(names, ages))
print(pairs)
输出：
[('Tom', 18), ('Lucy', 22), ('Jack', 19)]
五、解压缩（解包）
打包的反操作是解压，也就是将打包后的结果还原为原来的多个序列，可以使用 zip(*) 语法：
pairs = [('Tom', 18), ('Lucy', 22), ('Jack', 19)]
names, ages = zip(*pairs)
print(names)
print(ages)
输出：
('Tom', 'Lucy', 'Jack')
(18, 22, 19)
六、结合 enumerate 使用
在实际场景中，可能还希望同时获取索引值，此时可以将 enumerate() 与zip()结合使用：
names = ['Tom', 'Lucy', 'Jack']
ages = [18, 22, 19]
for idx, (name, age) in enumerate(zip(names, ages), start=1):
print(f'{idx}. {name} is {age} years old.')
输出：
1. Tom is 18 years old.
2. Lucy is 22 years old.
3. Jack is 19 years old.
七、zip 与字典生成
zip()经常用于两个列表转字典的操作中：
keys = ['name', 'age', 'grade']
values = ['Tom', 18, 'A']
student = dict(zip(keys, values))
print(student)
输出：
{'name': 'Tom', 'age': 18, 'grade': 'A'}
这种用法非常适合从表格数据、CSV 或数据库结果中提取字段。
八、小结
zip()是处理多序列同步遍历的利器；- 它支持任意多个序列打包；
- 遇到长度不一时，默认按最短处理；
- 可以结合
enumerate()与dict()使用，功能强大； - 使用
zip(*data)可以解压元组列表。
掌握 zip() 可以让你在处理多数据流时更加得心应手，是写出简洁优雅 Python 代码的重要技巧之一。
