zip() ?功能是從參數(shù)的多個(gè)迭代器中選取元素組合成一個(gè)新的迭代器。顧名思義，它就是一個(gè)將對(duì)象進(jìn)行打包和解包的函數(shù)。
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它可以傳入的參數(shù)包括；元組、列表、字典等迭代器
它返回一個(gè)zip對(duì)象，其內(nèi)部元素為元組，一組一組的，可以轉(zhuǎn)化為列表或元組，這里要強(qiáng)調(diào)一下，Python2和Python3中返回的zip對(duì)象有所不同。
Python3中zip()函數(shù)再不再返回list對(duì)象，但是可以通過list強(qiáng)行轉(zhuǎn)換。（類似的函數(shù)變化還有dictionary關(guān)聯(lián)的keys()、values()、items()，map()，filter()）。
打包zip(iterables)
上面的代碼使用的環(huán)境是Python3.6，其中l(wèi)ist (z)操作就是強(qiáng)制轉(zhuǎn)換。注意一個(gè)問題，a和b這兩個(gè)列表是不同長(zhǎng)短的，這時(shí)候zip函數(shù)就會(huì)匹配完最短的那個(gè)便結(jié)束。
當(dāng)zip函數(shù)的參數(shù)只有一個(gè)時(shí)，它將從iterable中依次取一個(gè)元素，組成一個(gè)元組。
解包zip(*iterables)
解包，zip 相反，可理解為解壓，返回多維矩陣形式，有幾個(gè)組元素就返回幾維的。
比如，下面我是用三個(gè)列表組合起來的迭代式，那么解壓后就返回三維的矩陣
zip高級(jí)用法
講完了基本的再來說一下該函數(shù)的高級(jí)用法。高級(jí)用法離不開一個(gè)詞：Pythonic，就是將代碼寫的更優(yōu)雅美觀，看起來有逼格！
1. 列表推導(dǎo)
例如：
a = [1,2,3,4]
b = [5,6,7,8]
我們要同時(shí)遍歷a、b，且要對(duì)它們進(jìn)行操作，那就要放在同一個(gè)for循環(huán)內(nèi)，zip函數(shù)正好合適
注意：如果是Python2環(huán)境中，要使用izip才能提高效率。
當(dāng)然，如果你需要對(duì)下標(biāo)進(jìn)行操作，那么還需要加上enumerate函數(shù)
2. 使用zip創(chuàng)建鍵值對(duì)，zip方法返回的是一個(gè)元組，用它來創(chuàng)建鍵值對(duì)，簡(jiǎn)單明了。
一、zip函數(shù)的功能如下：
將可迭代的對(duì)象作為參數(shù)，將對(duì)象中對(duì)應(yīng)的元素打包成一個(gè)個(gè)元組，然后返回由這些元組組成的列表。當(dāng)各個(gè)迭代器中元素的個(gè)數(shù)不一致時(shí)，則返回列表中長(zhǎng)度最短的情況，利用 *號(hào)操作符，可以將元組解壓為列表。
二、Python.3.x中使用zip函數(shù)生成列表的方法如下：
1、作出說明，使用zip函數(shù)將可迭代的對(duì)象作為參數(shù)。
2、將對(duì)象中對(duì)應(yīng)的元素打包成一個(gè)個(gè)元組。
3、用zip函數(shù)平行地遍歷多個(gè)迭代器，如果可迭代對(duì)象的長(zhǎng)度不相同將按短的序列為準(zhǔn)。
4、遍歷過程中產(chǎn)生元組，Python.3.x會(huì)把元組生成好，然后生成列表。
a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
b=[5,9,2,4,5,7,3,1,7]
c=list(zip(a,b))#打包
print(c)
輸出內(nèi)容：[[1,5],[2,9],[3,2],[4,4],[5,5],[6,7],[7,3],[8,1],[9,7]]
d=list(zip(*c))#解包
print(d)
輸出內(nèi)容：[[1,2,3,4,5,6,7,8,9],[5,9,2,4,5,7,3,1,7]]
定義：zip([iterable,
...])
zip()是Python的一個(gè)內(nèi)建函數(shù)，它接受一系列可迭代的對(duì)象作為參數(shù)，將對(duì)象中對(duì)應(yīng)的元素打包成一個(gè)個(gè)tuple（元組），然后返回由這些
tuples組成的list（列表）。若傳入?yún)?shù)的長(zhǎng)度不等，則返回list的長(zhǎng)度和參數(shù)中長(zhǎng)度最短的對(duì)象相同。利用*號(hào)操作符，可以將list
unzip（解壓），看下面的例子就明白了：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
a
=
[1,2,3]
b
=
[4,5,6]
c
=
[4,5,6,7,8]
zipped
=
zip(a,b)
[(1,
4),
(2,
5),
(3,
6)]
zip(a,c)
[(1,
4),
(2,
5),
(3,
6)]
zip(*zipped)
[(1,
2,
3),
(4,
5,
6)]
對(duì)于這個(gè)并不是很常用函數(shù)，下面舉幾個(gè)例子說明它的用法：
*
二維矩陣變換（矩陣的行列互換）
比如我們有一個(gè)由列表描述的二維矩陣
a
=
[[1,
2,
3],
[4,
5,
6],
[7,
8,
9]]
通過python列表推導(dǎo)的方法，我們也能輕易完成這個(gè)任務(wù)
1
2
[
[row[col]
for
row
in
a]
for
col
in
range(len(a[0]))]
[[1,
4,
7],
[2,
5,
8],
[3,
6,
9]]
另外一種讓人困惑的方法就是利用zip函數(shù)：
1
2
3
4
5
a
=
[[1,
2,
3],
[4,
5,
6],
[7,
8,
9]]
zip(*a)
[(1,
4,
7),
(2,
5,
8),
(3,
6,
9)]
map(list,zip(*a))
[[1,
4,
7],
[2,
5,
8],
[3,
6,
9]]
這種方法速度更快但也更難以理解，將list看成tuple解壓，恰好得到我們“行列互換”的效果，再通過對(duì)每個(gè)元素應(yīng)用list()函數(shù)，將tuple轉(zhuǎn)換為list
*
以指定概率獲取元素
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
import
random
def
random_pick(seq,probabilities):
x
=
random.uniform(0,
1)
cumulative_probability
=
0.0
for
item,
item_probability
in
zip(seq,
probabilities):
cumulative_probability
+=
item_probability
if
x
cumulative_probability:
break
return
item
for
i
in
range(15):
random_pick("abc",[0.1,0.3,0.6])
'c'
'b'
'c'
'c'
'a'
'b'
'c'
'c'
'c'
'a'
'b'
'b'
'c'
'a'
'c'
這個(gè)函數(shù)有個(gè)限制，指定概率的列表必須和元素一一對(duì)應(yīng)，而且和為1，否則這個(gè)函數(shù)可能不能像預(yù)想的那樣工作。
稍微解釋下，先利用random.uniform()函數(shù)生成一個(gè)0-1之間的隨機(jī)數(shù)并復(fù)制給x，利用zip()函數(shù)將元素和他對(duì)應(yīng)的概率打包成tuple，然后將每個(gè)元素的概率進(jìn)行疊加，直到和大于x終止循環(huán)
這樣，”a”被選中的概率就是x取值位于0-0.1的概率，同理”b”為0.1-0.4，”c”為0.4-1.0，假設(shè)x是在0-1之間平均取值的，顯然我們的目的已經(jīng)達(dá)到
當(dāng)然是有的！下面具體分析不同：\x0d\x0a\x0d\x0azip方法在Python 2 和Python 3中的不同\x0d\x0a\x0d\x0a為何有這種不同\x0d\x0a更多注解\x0d\x0a\x0d\x0a問題一：zip方法在Python 2 和Python 3中的不同\x0d\x0aPython 2 的代碼演示：\x0d\x0a$ python2\x0d\x0a a = zip((1, 2), (3, 4))\x0d\x0a a\x0d\x0a[(1, 2), (3, 4)]\x0d\x0a# 可以看到這里返回的是一個(gè)list\x0d\x0a\x0d\x0aPython 3 的代碼演示：\x0d\x0a$ python3\x0d\x0a a = zip((1, 2), (3, 4))\x0d\x0a a\x0d\x0a\x0d\x0a# 可以看到這里返回的是一個(gè)對(duì)象，這里就是2和3的不同點(diǎn)\x0d\x0a dir(a) # 查看a的相關(guān)屬性\x0d\x0a['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']\x0d\x0a# 這里值得注意的是 '__iter__' 和 '__next__' 方法，說明a是一個(gè)支持遍歷的對(duì)象\x0d\x0a# 既然知道了a是一個(gè)支持遍歷的對(duì)象，我們也就基本明白了a的用法了\x0d\x0a### 和Python2的區(qū)別（一）：返回的是一個(gè)支持遍歷的對(duì)象，而不是一個(gè)list本身\x0d\x0a for i in a: print i # in 方法\x0d\x0a...\x0d\x0a(1, 3)\x0d\x0a(2, 4)\x0d\x0a next(a) # 我們測(cè)試__next__方法\x0d\x0aTraceback (most recent call last):\x0d\x0a File "", line 1, in \x0d\x0aStopIteration # 說明next方法是支持的，但是這里也說明了對(duì)象只能遍歷一次\x0d\x0a a = zip((1, 2), (3, 4)) # 這里需要重新賦值，因?yàn)檫@個(gè)對(duì)象只能遍歷一次\x0d\x0a next(a)\x0d\x0a(1, 3) # 運(yùn)行良好\x0d\x0a### 返回的對(duì)象支持遍歷的操作\x0d\x0a\x0d\x0a問題二：為何有這種不同\x0d\x0a我想最重要的原因是節(jié)約了不少的內(nèi)存吧。Python的運(yùn)行效率和編譯類型的語言自然是沒法比，但是能優(yōu)化就優(yōu)化一點(diǎn)吧~誰不想有更高的追求呢。\x0d\x0a問題三：更多注解\x0d\x0a這個(gè)zip在不同版本的不同反應(yīng)了python的一個(gè)演變：大部分返回list的函數(shù)不在返回list，而是返回一個(gè)支持遍歷的對(duì)象，比如map、fiter之類的，基本的例子如下：\x0d\x0a$ python3\x0d\x0a a = map(abs, [1, 2, -3])\x0d\x0a a\x0d\x0a\x0d\x0a list(a) # 如果不習(xí)慣，可以自己手動(dòng)轉(zhuǎn)化為list，也是寫兼容代碼需要注意的地方\x0d\x0a[1, 2, 3]\x0d\x0a\x0d\x0a$ python2\x0d\x0a a = map(abs, [1, 2, -3])\x0d\x0a a\x0d\x0a[1, 2, 3]
重慶分公司
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