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一篇文章把握 Python 内置 zip() 的全部内容
zip() 是 Python 中最好用的内置类型之一，它能够接管多个可迭代对象参数，再返回一个迭代器，能够把不同可迭代对象的元素组合起来。
我之前写迭代器系列的时候，在《Python 进阶：设计模式之迭代器模式》中简略地介绍过它，前几天翻译了 Python 3.10 驳回的 PEP-618，介绍了它将会迎来的变更。
然而，还有不少同学并不知道 zip()，或者不能熟练掌握它的用法，因而本文打算来做一个更为具体的梳理。
内容次要分三局部：
- 用法局部：介绍它的根底用法、高级用法、骚操作用法
- 进阶局部：介绍它的实现原理，关注几个实现的细节
- 发散局部：聚焦它的有余，以及解决办法
1、zip() 的 n 种用法
根本用法：像拉链一样，将多个可迭代对象组合起来，而后能够用 for 循环顺次取出，或者一次性将后果存入列表、元组或者字典之类的容器中。
它的后果是一个迭代器，迭代器生成的元素是元组，第 i 个元组的元素别离来自可迭代对象参数的第 i 个元素，如上图所示。
另外，for 循环还能够把元组内的元素顺次取出，这样会很不便：
它的参数并不要求是同一类的可迭代对象，因而能够有十分多的组合形式，例如：
然而，如果把字典作为 zip() 的参数，会是什么后果呢？字典是 key-value 键值对模式，跟列表之类的繁多元素构造不同。
试验一下，能够看出，zip() 默认只会遍历字典的 key 值：
如果想要取出字典的 value 值，或者取出 key-value 键值对，那么能够应用字典自带的遍历办法 values() 和 items()：
应用 zip()，还能够比拟不便地对二维列表实现行列转换：
上例中的星号（*）操作符能够解包（unpacking），行将 my_list 的元素（也是列表）解成多个参数给 zip()，从而将 3 个列表重新组合。
解包操作符对于 zip 对象同样实用，因为 zip() 自身是一次行列转换的操作，若将它解包后作为参数给 zip()，等于再做一次行列转换，也就是回到了原点（除了最初的后果是元组）：
最初再介绍一种用法：创立 n*n 的方阵，每行的数字雷同。
2、zip() 的原理解析
官网文档中给出了 zip() 的 Python 伪代码（并非是 Python 解释器内置的实现，只为了展现根本的代码逻辑）：
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)在这段简短的代码中，能够剖析出几点要害的信息：
- zip 接管可变数量的可迭代对象参数，这些参数会通过 iter() 解决成迭代器。推论：若呈现非可迭代对象，此处会报错
- while 循环在判断列表是否为空，而列表中的元素是将参数转化而成的迭代器。推论：若入参存在无效的可迭代对象，则 while 循环始终为真；若没有入参，则什么都不做
- next() 会顺次读取迭代器中的下一个元素，它的第二个参数会作为迭代器耗尽时的返回值。推论：每一轮顺次取出这些迭代器的一个元素，当某个迭代被耗尽时，则退出死循环，这就意味着未耗尽的迭代器会被间接舍弃
3、zip() 的问题与解决
zip() 最显著的问题是它会舍弃掉未耗尽的迭代器：
这是一种木桶效应，最终的后果由最短的木板来决定。
有一种解决思路是取长板，同时补足短板（用 None 值填充），这就是 itertools 中的 zip_longest 办法：
它填充了冗余数据，同时最大限度地保障了原始数据的完整性。
然而，如果咱们不心愿有冗余数据，只心愿失去按最长形式对齐的数据呢？
Python 官网最近驳回了 PEP-618，它就是为了应答这个问题。当呈现迭代器长度不统一时，它既不向短板斗争，也不向长板斗争，而是抛出 ValueError。它认为入参值谬误，也就是严格要求入参的数据完整性。
该 PEP 会被合入到一年后的 Python 3.10 版本，对于更多的内容细节，可查阅这篇 PEP-618 译文。
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