Effective Python 第8条：使用zip函数同时遍历两个迭代器

Effective Python 第8条：使用zip函数同时遍历两个迭代器

假如我们要迭代两个列表，如下：

names = ['Cecilia', 'Lise', 'Marie']
counts = [len(n) for n in names]
print(counts)
# [7, 4, 5]

下面我们来迭代这两份列表，根据长度迭代：

longset_name = None
max_count = 0
for i in range(len(names)):
    count = counts[i]
    if count > max_count:
        longset_name = names[i]
        max_count = count
print(longset_name)  # Cecilia

上面整个循环比较乱，是通过下标names和counts这两个列表里的元素。下面改用enumerate实现，但是仍然不理想：

for i, name in enumerate(names):
    count = counts[i]
    if count > max_count:
        longset_name = name
        max_count = count

下面通过zip函数实现，可以是代码个让你更加简洁：

for name, count in zip(names, counts):
    if count > max_count:
        longset_name = name
        max_count = count

zip函数能把两个或更多的iterator封装成惰性生成器（lazy generator）。每次循环，从各个迭代器获取各自的下一个元素，并放在一个数组里。然后元素可以拆分for循环的那些变量中。
zip函数还有个好处就是每次从哪些迭代器里各自取一个元素，即使源列表很长，程序也不会因占用内存过多而崩溃。

但是，当zip函数里面的长度不一致了，会怎么样呢？，如下，names列表增加一个元素再遍历：

names.append('Rose')
for name, count in zip(names, counts):
    print(f'{name}: {count}')
# Cecilia: 7
# Lise: 4
# Marie: 5

可以看到新加的名字并没有打印出来。因为zip函数这样设计的：只有其中一个迭代器处理完毕，就不会往下走了，所以循环的次数实际是最短的列表的长度。
所以，一般不一样长的列表，就不要使用zip函数了。可以使用另外一个zip_longest函数，这个函数位于内置的iterator模块里。

import itertools
for name, count in itertools.zip_longest(names, counts):
    print(f'{name}: {count}')
# Cecilia: 7
# Lise: 4
# Marie: 5
# Rose: None

当其中有些列表走完了，那么会填充默认值None。

要点

1. 内置的zip函数可以同时遍历多个迭代器
2. zip会创建惰性生成器，每次值生成一个元组，减少内存占用
3. 如果迭代器程度不一致，其中一个迭代完毕后，zip会自动停止
4. 如果想按照长度长的来遍历，那就改内置的itertools模块的zip_longest函数