我把 Python 中 zip() 函数玩出花了!

标题：我把 Python 中 zip() 函数玩出花了！

昨天晚上十一点多，我在公司楼下等外卖，顺手改一个小脚本，本来就是把两个列表拼在一起打印一下，结果一顿操作写了七八行 for 循环，整个人都烦了。抬头一想：我咋不用 zip() 呢？一行就能搞定的事情，被我写成屎山……

所以就想好好把这个小函数从头到尾捋一遍，顺便把我自己踩过的几个坑也说一下。

最常见的场景就是两个列表“结对儿”遍历，比如名字+分数：

names = ["张三", "李四", "王五"]scores = [90, 85, 60]for name, score in zip(names, scores):    print(name, "考了", score)

输出：

张三 考了 90李四 考了 85王五 考了 60

感觉就像给两个列表牵个手，一路一起走。

有时候我还会直接把它变成列表，方便调试看结果：

pairs = list(zip(names, scores))print(pairs)   # [('张三', 90), ('李四', 85), ('王五', 60)]

这里有两个小点，很容易被忽略掉：

z = zip(names, scores)print(list(z))   # 第一次正常print(list(z))   # 第二次就是 []

在 Python3 里，zip() 返回的是迭代器，用一次少一次，用完就没了。调试的时候一不小心就会出现“诶，怎么第二次打印就没东西了”的那种迷惑瞬间。

把数据“拆开”的时候它也能反着来一下

有一次我在处理坐标点 (x, y) 列表，要分别拿到所有 x 和所有 y，本来准备写个 for 循环，后来想到 zip(*iterable) 这个骚操作。

points = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]xs, ys = zip(*points)print(xs)  # (1, 3, 5)print(ys)  # (2, 4, 6)

* 在这儿的意思就是“把列表拆开，按参数一个个传给 zip”，相当于：

zip((1, 2), (3, 4), (5, 6))

再来一个稍微“算法一点”的例子：矩阵转置，经常在做题或者处理数据的时候会遇到。

matrix = [    [1, 2, 3],    [4, 5, 6],    [7, 8, 9]]transposed = list(zip(*matrix))print(transposed)# [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

就这几行，直接把行列互换了，以前我真的是 for 里套 for 在那瞎写，写完还容易下标写错。

把两个列表变成字典，做配置特别顺手

像搞配置的时候，经常有“字段名列表”和“值列表”，用 zip() 拼一下，秒变 dict：

keys = ["name", "age", "city"]values = ["dongge", 18, "Shanghai"]data = dict(zip(keys, values))print(data)# {'name': 'dongge', 'age': 18, 'city': 'Shanghai'}

甚至读取 CSV 的时候，也可以这么用：第一行当表头，后面每一行跟表头 zip 一下，是不是就变成一条条记录了。

header = ["id", "name", "score"]row = ["001", "小明", "95"]record = dict(zip(header, row))print(record)# {'id': '001', 'name': '小明', 'score': '95'}

这招在写小工具脚本的时候真的很香，尤其是你不想上 pandas 的时候。

和排序、下标这些东西搭一搭配，更好玩

有时候要“按分数排序，然后带着名字一起排”，这个场景特别典型。最蠢的写法是两个列表拆来拆去，其实一行搞定：

names = ["张三", "李四", "王五"]scores = [90, 85, 60]# 按分数从高到低排sorted_pairs = sorted(zip(scores, names), reverse=True)for score, name in sorted_pairs:    print(name, score)

顺带你还可以把排完序的结果再“拆开”：

sorted_scores, sorted_names = zip(*sorted_pairs)print(sorted_scores)  # (90, 85, 60)print(sorted_names)   # ('张三', '李四', '王五')

有时候我还会把 enumerate 和 zip 混着用，处理两个列表的时候还能顺便拿下标：

a = [10, 20, 30]b = [1, 2, 3]for idx, (x, y) in enumerate(zip(a, b)):    print(idx, x, y, x + y)

这种写法在刷题的时候非常顺手，既能看下标，又能同时拿到两个列表对应位置的值，代码逻辑也比较清楚。

列表长短不一样怎么办？再上个“加长版”

zip() 有个小小的坑：它会按最短的那个序列截断，多余的直接不要了：

a = [1, 2, 3, 4]b = [10, 20]print(list(zip(a, b)))  # [(1, 10), (2, 20)]

剩下的 3, 4 就没了。有时候业务上你是允许“不对齐的”，只是想没值的时候补个默认值，这时候可以用 itertools.zip_longest：

from itertools import zip_longesta = [1, 2, 3, 4]b = [10, 20]for x, y in zip_longest(a, b, fillvalue=0):    print(x, y)

输出：

1 102 203 04 0

这个在做对账、对比两个列表差异的时候还挺常用的，至少不会默默“吞”掉后面的数据。

一个是前面说的：zip() 在 Python3 里返回的是迭代器，用一次少一次，调试的时候别一口气 print(list(z)) 打三遍，然后问自己“为啥后面都是空的”。

另一个就是长度不一样时，它按最短的截断这一点，做算法题还好，写业务代码如果不注意，真的可能默默丢数据，而且完全没异常、没错，最难发现那种。

反正我现在写 Python，只要脑子里出现“两堆数据要一一配对”，下意识就会先想一眼 zip() 能不能帮忙。你可以下次写脚本的时候试试，把几个 for 循环删掉，用它重写一遍，说不定会有点小爽感。