zip() 是 Python 中非常实用的内置函数，用于将多个可迭代对象中对应的元素打包成元组，然后返回由这些元组组成的迭代器。
1. 基本语法和功能
语法
python
zip(iterable1, iterable2, ..., iterableN)
基本功能
python
# 将两个列表的对应元素配对
names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
ages = [25, 30, 35]
zipped = zip(names, ages)
print(list(zipped)) # [('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', 35)]
# 可以处理多个可迭代对象
cities = ["New York", "London", "Tokyo"]
zipped = zip(names, ages, cities)
print(list(zipped)) # [('Alice', 25, 'New York'), ('Bob', 30, 'London'), ('Charlie', 35, 'Tokyo')]
2. 不同长度的可迭代对象处理
python
# 当可迭代对象长度不同时，以最短的为准
names = ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"]
ages = [25, 30] # 只有两个元素
zipped = zip(names, ages)
print(list(zipped)) # [('Alice', 25), ('Bob', 30)] - 只取前两个
# 使用 itertools.zip_longest() 可以以最长的为准
from itertools import zip_longest
zipped_long = zip_longest(names, ages, fillvalue="未知")
print(list(zipped_long)) # [('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', '未知'), ('David', '未知')]
3. 常见使用场景
场景1：并行迭代多个列表
python
names = ["张三", "李四", "王五"]
scores = [85, 92, 78]
subjects = ["数学", "英语", "物理"]
for name, score, subject in zip(names, scores, subjects):
print(f"{name}的{subject}成绩是：{score}分")
# 输出：
# 张三的数学成绩是：85分
# 李四的英语成绩是：92分
# 王五的物理成绩是：78分
场景2：创建字典
python
keys = ["name", "age", "city"]
values = ["Alice", 25, "New York"]
person_dict = dict(zip(keys, values))
print(person_dict) # {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
# 从两个列表创建字典
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
prices = [1.2, 0.8, 2.5]
fruit_prices = dict(zip(fruits, prices))
print(fruit_prices) # {'apple': 1.2, 'banana': 0.8, 'cherry': 2.5}
场景3：矩阵转置
python
# 二维列表转置
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)]
# 转置后再转回列表形式
transposed_list = [list(row) for row in transposed]
print(transposed_list) # [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
场景4：数据分组处理
python
# 将数据分成多个组 data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] group_size = 3 groups = list(zip(*[iter(data)] * group_size)) print(groups) # [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)] # 如果数据不能整除，可以使用 itertools.zip_longest from itertools import zip_longest data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] groups = list(zip_longest(*[iter(data)] * 3, fillvalue=None)) print(groups) # [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, None, None)]
4. 与 * 操作符配合使用（解包）
python
# 解包已压缩的数据
zipped_data = [('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', 35)]
names, ages = zip(*zipped_data)
print(names) # ('Alice', 'Bob', 'Charlie')
print(ages) # (25, 30, 35)
# 实际应用：分离数据
students = [
("张三", 85, "数学"),
("李四", 92, "英语"),
("王五", 78, "物理")
]
names, scores, subjects = zip(*students)
print(f"姓名: {names}") # 姓名: ('张三', '李四', '王五')
print(f"成绩: {scores}") # 成绩: (85, 92, 78)
print(f"科目: {subjects}") # 科目: ('数学', '英语', '物理')
5. 在列表推导式中的应用
python
# 使用 zip() 进行复杂计算 list1 = [1, 2, 3, 4] list2 = [10, 20, 30, 40] # 对应元素相加 result = [x + y for x, y in zip(list1, list2)] print(result) # [11, 22, 33, 44] # 对应元素相乘 result = [x * y for x, y in zip(list1, list2)] print(result) # [10, 40, 90, 160] # 条件筛选 result = [x for x, y in zip(list1, list2) if y > 15] print(result) # [2, 3, 4] - 只取 list2 中大于15的对应元素
6. 处理文件数据
python
# 读取CSV文件并处理（示例）
# 假设有一个 students.csv 文件：
# name,age,score
# Alice,25,85
# Bob,30,92
# Charlie,35,78
# 模拟读取CSV文件
lines = [
"name,age,score",
"Alice,25,85",
"Bob,30,92",
"Charlie,35,78"
]
# 获取标题行
headers = lines[0].split(',')
print(headers) # ['name', 'age', 'score']
# 处理数据行
data = []
for line in lines[1:]:
values = line.split(',')
data.append(values)
print(data) # [['Alice', '25', '85'], ['Bob', '30', '92'], ['Charlie', '35', '78']]
# 使用 zip() 创建字典列表
students = []
for row in data:
student = dict(zip(headers, row))
students.append(student)
print(students)
# [{'name': 'Alice', 'age': '25', 'score': '85'},
# {'name': 'Bob', 'age': '30', 'score': '92'},
# {'name': 'Charlie', 'age': '35', 'score': '78'}]
7. 与 enumerate() 结合使用
python
names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
scores = [85, 92, 78]
# 同时获取索引和对应的元素
for i, (name, score) in enumerate(zip(names, scores)):
print(f"第{i+1}个学生: {name}, 成绩: {score}")
# 输出：
# 第1个学生: Alice, 成绩: 85
# 第2个学生: Bob, 成绩: 92
# 第3个学生: Charlie, 成绩: 78
8. 性能考虑和注意事项
内存效率
python
# zip() 返回的是迭代器，节省内存 large_list1 = range(1000000) large_list2 = range(1000000) zipped = zip(large_list1, large_list2) # 不会立即创建所有元组 print(zipped) # <zip object at 0x...> # 只有在需要时才计算 first_few = list(zipped)[:5] # 只计算前5个 print(first_few) # [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4)]
注意事项
python
# 1. zip() 返回的是迭代器，只能遍历一次 zipped = zip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']) first_pass = list(zipped) # [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')] second_pass = list(zipped) # [] - 已经耗尽 # 2. 如果需要多次使用，可以转换为列表 zipped_list = list(zip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'])) print(zipped_list) # [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')] print(zipped_list) # [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')] - 可以多次使用 # 3. 空的可迭代对象 empty_zip = zip([], []) print(list(empty_zip)) # [] # 4. 单个可迭代对象 single_zip = zip([1, 2, 3]) print(list(single_zip)) # [(1,), (2,), (3,)]
9. 实际项目中的应用示例
示例1：学生成绩处理
python
def calculate_grades(students, scores, weights):
"""计算加权平均分"""
weighted_scores = []
for student, score_list, weight_list in zip(students, scores, weights):
total = sum(s * w for s, w in zip(score_list, weight_list))
weighted_scores.append((student, total))
return weighted_scores
# 使用示例
students = ["张三", "李四"]
scores = [[85, 90, 78], [92, 88, 95]] # 各科成绩
weights = [[0.3, 0.4, 0.3], [0.3, 0.4, 0.3]] # 各科权重
results = calculate_grades(students, scores, weights)
for student, score in results:
print(f"{student}的加权平均分: {score:.2f}")
# 输出：
# 张三的加权平均分: 84.90
# 李四的加权平均分: 91.90
示例2：数据验证
python
def validate_data(required_fields, input_data):
"""验证输入数据是否包含所有必需字段"""
missing_fields = []
for field, value in zip(required_fields, input_data):
if not value:
missing_fields.append(field)
return missing_fields
# 使用示例
required = ["username", "email", "password"]
user_input = ["john_doe", "", "secret123"] # 邮箱为空
missing = validate_data(required, user_input)
if missing:
print(f"缺少必填字段: {missing}") # 缺少必填字段: ['email']
else:
print("所有字段都已填写")
总结
zip() 函数是 Python 中非常强大的工具，主要用途包括：
并行迭代：同时遍历多个可迭代对象
数据配对：将相关数据组合在一起
字典创建：从两个列表快速创建字典
矩阵转置：处理二维数据
数据分组：将数据分成指定大小的组
优点：
内存高效（返回迭代器）
代码简洁易读
支持任意数量的可迭代对象
注意事项：
迭代器只能使用一次
以最短的可迭代对象为准
需要时可以使用
itertools.zip_longest()
掌握 zip() 函数可以让你写出更加 Pythonic 和高效的代码！