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一篇文章掌握 python 內(nèi)置 zip() 的全部內(nèi)容
2020-07-16
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文章來源: Python貓

作者:豌豆花下貓

一篇文章掌握 Python 內(nèi)置 zip() 的全部內(nèi)容

zip() 是 Python 中最好用的內(nèi)置類型之一,它可以接收多個可迭代對象參數(shù),再返回一個迭代器,可以把不同可迭代對象的元素組合起來。

我之前寫迭代器系列的時候,在《Python進階:設(shè)計模式之迭代器模式》中簡單地介紹過它,前幾天翻譯了 Python 3.10 采納的 PEP-618 ,介紹了它將會迎來的變更。

但是,還有不少同學(xué)并不知道 zip(),或者不能熟練掌握它的用法,因此本文打算來做一個更為詳細的梳理。

內(nèi)容主要分三部分:

用法部分:介紹它的基礎(chǔ)用法、高級用法、騷操作用法

進階部分:介紹它的實現(xiàn)原理,關(guān)注幾個實現(xiàn)的細節(jié)

發(fā)散部分:聚焦它的不足,以及解決方法

1、zip() 的 n 種用法

基本用法:像拉鏈一樣,將多個可迭代對象組合起來,然后可以用 for 循環(huán)依次取出,或者一次性將結(jié)果存入列表、元組或者字典之類的容器中。

一篇文章掌握 Python 內(nèi)置 zip() 的全部內(nèi)容

它的結(jié)果是一個迭代器,迭代器生成的元素是元組,第 i 個元組的元素分別來自可迭代對象參數(shù)的第 i 個元素,如上圖所示。

另外,for 循環(huán)還可以把元組內(nèi)的元素依次取出,這樣會很方便:

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它的參數(shù)并不要求是同一類的可迭代對象,因此可以有非常多的組合方式,例如:

一篇文章掌握 Python 內(nèi)置 zip() 的全部內(nèi)容

但是,如果把字典作為 zip() 的參數(shù),會是什么結(jié)果呢?字典是 key-value 鍵值對形式,跟列表之類的單一元素結(jié)構(gòu)不同。

實驗一下,可以看出,zip() 默認只會遍歷字典的 key 值:

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如果想要取出字典的 value 值,或者取出 key-value 鍵值對,那么可以使用字典自帶的遍歷方法 values() 和 items():

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使用 zip(),還可以比較方便地對二維列表實現(xiàn)行列轉(zhuǎn)換:

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上例中的星號(*)操作符可以解包(unpacking),即將 my_list 的元素(也是列表)解成多個參數(shù)給 zip(),從而將 3 個列表重新組合。

解包操作符對于 zip 對象同樣適用,因為 zip() 本身是一次行列轉(zhuǎn)換的操作,若將它解包后作為參數(shù)給 zip(),等于再做一次行列轉(zhuǎn)換,也就是回到了原點(除了最后的結(jié)果是元組):

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最后再介紹一種用法:創(chuàng)建 n*n 的方陣,每行的數(shù)字相同。

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2、zip() 的原理解析

官方文檔中給出了 zip() 的 Python 偽代碼(并非是 Python 解釋器內(nèi)置的實現(xiàn),只為了展示基本的代碼邏輯):

def zip(*iterables):

# zip('ABCD', 'xy') --> Ax By

sentinel = object()

iterators = [iter(it) for it in iterables]

while iterators:

result = []

for it in iterators:

elem = next(it, sentinel)

if elem is sentinel:

return

result.append(elem)

yield tuple(result)

在這段簡短的代碼中,可以分析出幾點關(guān)鍵的信息:

zip 接收可變數(shù)量的可迭代對象參數(shù),這些參數(shù)會經(jīng)過 iter() 處理成迭代器。推論:若出現(xiàn)非可迭代對象,此處會報錯

while 循環(huán)在判斷列表是否為空,而列表中的元素是將參數(shù)轉(zhuǎn)化而成的迭代器。推論:若入?yún)⒋嬖谟行У目傻鷮ο?,則 while 循環(huán)始終為真;若沒有入?yún)?,則什么都不做

next() 會依次讀取迭代器中的下一個元素,它的第二個參數(shù)會作為迭代器耗盡時的返回值。推論:每一輪依次取出這些迭代器的一個元素,當(dāng)某個迭代被耗盡時,則退出死循環(huán),這就意味著未耗盡的迭代器會被直接舍棄

3、zip() 的問題與解決

zip() 最明顯的問題是它會舍棄掉未耗盡的迭代器:

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這是一種木桶效應(yīng),最終的結(jié)果由最短的木板來決定。

有一種解決思路是取長板,同時補足短板(用 None 值填充),這就是 itertools 中的 zip_longest 方法:

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它填充了冗余數(shù)據(jù),同時最大限度地保證了原始數(shù)據(jù)的完整性。

但是,如果我們不希望有冗余數(shù)據(jù),只希望得到按最長方式對齊的數(shù)據(jù)呢?

Python 官方最近采納了 PEP-618.它就是為了應(yīng)對這個問題。當(dāng)出現(xiàn)迭代器長度不一致時,它既不向短板妥協(xié),也不向長板妥協(xié),而是拋出 ValueError。它認為入?yún)⒅靛e誤,也就是嚴格要求入?yún)⒌臄?shù)據(jù)完整性。

該 PEP 會被合入到一年后的 Python 3.10 版本,關(guān)于更多的內(nèi)容細節(jié),可查閱這篇PEP-618 譯文 。

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