一篇文章掌握 Python 內置 zip() 的全部內容
zip() 是 Python 中最好用的內置類型之一，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。
但是，還有不少同學并不知道 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。
內容主要分三部分：
- 用法部分：介紹它的基礎用法、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，或者一次性將結果存入列表、元組或者字典之類的容器中。
它的結果是一個迭代器，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)還可以把元組內的元素依次取出，這樣會很方便：
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：
但是，如果把字典作為 zip() 的參數(shù)，會是什么結果呢?字典是 key-value 鍵值對形式，跟列表之類的單一元素結構不同。
實驗一下，可以看出，zip() 默認只會遍歷字典的 key 值：
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()：
使用 zip()，還可以比較方便地對二維列表實現(xiàn)行列轉換：
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換，也就是回到了原點(除了最后的結果是元組)：
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。
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)轉化而成的迭代器。推論：若入?yún)⒋嬖谟行У目傻鷮ο螅瑒t 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：
這是一種木桶效應，最終的結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：
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，它就是為了應對這個問題。當出現(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。
