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,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:設計模式之迭代器模式》(https://mp.weixin.qq.com/s/7MbRCn37fIIN42rLm6ho3g) 中簡單地介紹過它,前幾天翻譯了 Python 3.10 采納的 PEP-618 (https://mp.weixin.qq.com/s/W6XkRjDHvVSqtZKRceqwdw),介紹了它將會迎來的變更。
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:介紹它的實現原理,關注幾個實現的細節
- 發散部分: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的第 i 個元素,如上圖所示。
另外,for 循環還可以把元組內的元素依次取出,這樣會很方便:
它的參數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,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:創建 n*n 的方陣,每行的數字相同。
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,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 接收可變數量的可迭代對象參數,這些參數會經過 iter() 處理成迭代器。推論:若出現非可迭代對象,此處會報錯
- while 循環在判斷列表是否為空,而列表中的元素是將參數轉化而成的迭代器。推論:若入參存在有效的可迭代對象,則 while 循環始終為真;若沒有入參,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,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:
它填充了冗余數據,同時最大限度地保證了原始數據的完整性。
但是,如果我們不希望有冗余數據,只希望得到按最長方式對齊的數據呢?
Python 官方最近采納了 PEP-618,它就是為了應對這個問題。當出現迭代器長度不一致時,它既不向短板妥協,也不向長板妥協,而是拋出 ValueError。它認為入參值錯誤,也就是嚴格要求入參的數據完整性。
該 PEP 會被合入到一年后的 Python 3.10 版本,關于更多的內容細節,可查閱這篇PEP-618 譯文 。(https://mp.weixin.qq.com/s/W6XkRjDHvVSqtZKRceqwdw)