先看一下语法：

>>> help(zip)
Help on class zip in module builtins:

class zip(object)
 |  zip(iter1 [,iter2 [...]]) --> zip object
 |
 |  Return a zip object whose .__next__() method returns a tuple where
 |  the i-th element comes from the i-th iterable argument.  The .__next__()
 |  method continues until the shortest iterable in the argument sequence
 |  is exhausted and then it raises StopIteration.
 |
 |  Methods defined here:
 |
 |  __getattribute__(self, name, /)
 |      Return getattr(self, name).
 |
 |  __iter__(self, /)
 |      Implement iter(self).
 |
 |  __new__(*args, **kwargs) from builtins.type
 |      Create and return a new object.  See help(type) for accurate signature.
 |
 |  __next__(self, /)
 |      Implement next(self).
 |
 |  __reduce__(...)
 |      Return state information for pickling.

Python的内置help()模块提供了一个简短但又有些令人困惑的解释：

返回一个元组迭代器，其中第i个元组包含每个参数序列或可迭代对象中的第i个元素。当最短的可迭代输入耗尽时，迭代器将停止。使用单个可迭代参数，它将返回1元组的迭代器。没有参数，它将返回一个空的迭代器。

与往常一样，当您精通更一般的计算机科学和Python概念时，此模块非常有用。但是，对于初学者来说，这段话只会引发更多问题。让我们尝试通过示例，代码片段和可视化来解释zip()功能：从许多迭代中获取元素，然后放在一起。

我们可以通过几个列表来演示zip()的功能：

uppercase = ['A', 'B', 'C']
lowercase = ['a', 'b', 'c']

for x, y in zip(uppercase, lowercase):
    print(x, y)

输出：

A a
B b
C c

但是，不限于两个可迭代对象作为参数传递-我们可以添加任意多个：

uppercase = ['A', 'B', 'C']
lowercase = ['a', 'b', 'c']
numbers = [1, 2, 3]

for x, y, z in zip(uppercase, lowercase, numbers):
    print(x, y, z)

这将输出：

A a 1
B b 2
C c 3

让我们直观地看一下该zip()函数在Python中的工作方式：

zip()函数的另一个重要警告是如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同：

uppercase = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
lowercase = ['a', 'b', 'c', 'd']
numbers = [1, 2, 3]

for x, y, z in zip(uppercase, lowercase, numbers):
    print(x, y, z)

输出：

A a 1
B b 2
C c 3

正如我们所看到的，即使列出了三个三元组，uppercase和lowercase列表具有5和4个元素。

要知道的重要一件事是zip()函数返回什么。

尽管似乎在调用此函数时会得到一个列表，但实际上它返回一个称为zip object的特殊数据类型，这意味着使用索引将无法浏览，下面我们学习如何将其转换为其他数据类型（例如列表）。

在此之前，我们还应再来学习一下迭代（Iteration）、迭代器对象（iterable）、迭代器（iterator ）的概念：

• Iteration是计算机科学的通用术语。它是指对一组元素执行一项操作，一次执行一个元素。一个很好的例子是循环 -它适用于每个单独的项目，直到整个项目集运行完毕为止。

• Iterable是可以遍历的对象（译者注：在Python中所有东西都是object, 比如说变量，容器，类），iterable是可以产生iterator的object。

• iterator是表示数据流的对象，它一次返回一个元素的数据。它还会记住其在迭代过程中的位置。本质上，它控制应如何迭代可迭代对象。

zip()函数返回一个zip对象（类似于map()操作方式）。

zip对象提供了一些有趣的功能（迭代速度比list更快），但是我们经常需要将其转换为list。为了做到这一点，我们需要调用list()函数：

b = ["red", "green", "blue"]
c = ["leopard", "cheetah", "jaguar"]

print(list(zip(b, c)))

输出：

[('red', 'leopard'), ('green', 'cheetah'), ('blue', 'jaguar')]

list()函数将zip对象转换为一个元组列表。我们可以使用索引浏览各个元组。出于可读性考虑，我们首先将新列表分配给一个变量：

b = ["red", "green", "blue"]
c = ["leopard", "cheetah", "jaguar"]
new_list = list(zip(b, c))
print(new_list[0])
print(new_list[1])
print(new_list[2])

这将输出：

('red', 'leopard')
('green', 'cheetah')
('blue', 'jaguar')

另外，该dict()函数可用于将zip对象转换为字典。需要注意的是，只能使用两个zip()参数-前者产生key，后者产生value：

b = ["red", "green", "blue"]
f = ["strawberry", "kiwi", "blueberry"]

print(dict(zip(b, f)))

输出：

{'red': 'strawberry', 'green': 'kiwi', 'blue': 'blueberry'}

在某些情况下，我们需要执行相反的操作——解压迭代器。解压操作涉及将压缩后的元素恢复为其原始状态。为此，我们添加*运算符到函数调用中。例：

a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
zipped = zip(a, b)
list(zipped)

a2, b2 = zip(*zip(a, b))
print(a2)
print(b2)
print(a == list(a2) and b == list(b2))

输出：

(1, 2, 3)
(4, 5, 6)
True

zip（）函数与Python中的for循环一起使用的可视化

在应用for循环后注意缺少的元素！

Python的另一个很棒的功能——列表推导式，可以与zip()函数结合使用。表面上看起来很简单……

m = ["mind", "mouse", "mini"]
n = ["norm", "night", "necklace"]

[print(a, b) for a, b in zip(m, n)]

输出：

mind norm
mouse night
mini necklace

看起来很简单，似乎没有任何错误，对吗？是的

如果我们想a从列表生成式获取参数并打印出来，我们得到a NameError的报错提示，这是完全正常的，因为a在列表推导之外不是实数：

Traceback (most recent call last):
  File "C:ProPytp-extmp1.py", line 5, in 
    print(a)
NameError: name 'a' is not defined

但是，如果我们决定使用for循环而不是列表生成式，然后打印a，我们会得到一些奇怪的结果。

请记住，for循环输出的结果与列表生成式的结果相同

m = ["mind", "mouse", "mini"]
n = ["norm", "night", "necklace"]


for m, n in zip(m, n):
    print(m, n)

print(m)

结果输出是…

mind norm
mouse night
mini necklace
mini

等等，叛逆的mini在这里干什么？事实证明，m先前引用的列表变量"mind", “mouse”, "mini"被覆盖了！

因此，应该牢记列表生成式和for循环的运行方式完全不同

事实证明，zip()函数在 Python 中确实有一些窍门！与往常一样，鼓励大家实际使用我们的代码示例，而不仅是阅读本文。如果您与代码进行交互并对其进行调整，则肯定会遇到一些独特的问题-解决它们将帮助大家更好地掌握知识。