這篇文章主要介紹python如何同時(shí)遍歷數(shù)組的索引和值，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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你想在迭代一個(gè)序列的同時(shí)跟蹤正在被處理的元素索引。

獲取索引

內(nèi)置的 enumerate() 函數(shù)可以很好的解決這個(gè)問題：

>>> my_list = ['a', 'b', 'c']
>>> for idx, val in enumerate(my_list):
...  print(idx, val)
...
0 a
1 b
2 c

行號(hào)從1開始

為了按傳統(tǒng)行號(hào)輸出(行號(hào)從1開始)，你可以傳遞一個(gè)開始參數(shù)：

>>> my_list = ['a', 'b', 'c']
>>> for idx, val in enumerate(my_list, 1):
...  print(idx, val)
...
1 a
2 b
3 c

行號(hào)定位

這種情況在你遍歷文件時(shí)想在錯(cuò)誤消息中使用行號(hào)定位時(shí)候非常有用：

def parse_data(filename):
 with open(filename, 'rt') as f:
  for lineno, line in enumerate(f, 1):
   fields = line.split()
   try:
    count = int(fields[1])
    ...
   except ValueError as e:
    print('Line {}: Parse error: {}'.format(lineno, e))

enumerate() 對于跟蹤某些值在列表中出現(xiàn)的位置是很有用的。 所以，如果你想將一個(gè)文件中出現(xiàn)的單詞映射到它出現(xiàn)的行號(hào)上去，可以很容易的利用 enumerate() 來完成：

word_summary = defaultdict(list)

with open('myfile.txt', 'r') as f:
 lines = f.readlines()

for idx, line in enumerate(lines):
 # Create a list of words in current line
 words = [w.strip().lower() for w in line.split()]
 for word in words:
  word_summary[word].append(idx)

如果你處理完文件后打印 word_summary ，會(huì)發(fā)現(xiàn)它是一個(gè)字典(準(zhǔn)確來講是一個(gè) defaultdict )， 對于每個(gè)單詞有一個(gè) key ，每個(gè) key 對應(yīng)的值是一個(gè)由這個(gè)單詞出現(xiàn)的行號(hào)組成的列表。 如果某個(gè)單詞在一行中出現(xiàn)過兩次，那么這個(gè)行號(hào)也會(huì)出現(xiàn)兩次， 同時(shí)也可以作為文本的一個(gè)簡單統(tǒng)計(jì)。

計(jì)數(shù)變量

當(dāng)你想額外定義一個(gè)計(jì)數(shù)變量的時(shí)候，使用 enumerate() 函數(shù)會(huì)更加簡單。你可能會(huì)像下面這樣寫代碼：

lineno = 1
for line in f:
 # Process line
 ...
 lineno += 1

但是如果使用 enumerate() 函數(shù)來代替就顯得更加優(yōu)雅了：

for lineno, line in enumerate(f):
 # Process line
 ...

enumerate() 函數(shù)返回的是一個(gè) enumerate 對象實(shí)例， 它是一個(gè)迭代器，返回連續(xù)的包含一個(gè)計(jì)數(shù)和一個(gè)值的元組， 元組中的值通過在傳入序列上調(diào)用 next() 返回。

陷阱

還有一點(diǎn)可能并不很重要，但是也值得注意， 有時(shí)候當(dāng)你在一個(gè)已經(jīng)解壓后的元組序列上使用 enumerate() 函數(shù)時(shí)很容易調(diào)入陷阱。 你得像下面正確的方式這樣寫：

data = [ (1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8) ]

# Correct!
for n, (x, y) in enumerate(data):
 ...
# Error!
for n, x, y in enumerate(data):
 ...

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