Pythonenumerate()详解与实用技巧
今日不肯埋头,明日何以抬头!每日一句努力自己的话哈哈~哈喽,今天我将给大家带来一篇《Python enumerate()作用与使用技巧》,主要内容是讲解等等,感兴趣的朋友可以收藏或者有更好的建议在评论提出,我都会认真看的!大家一起进步,一起学习!
enumerate() 可同时获取可迭代对象的索引和值,提升代码可读性、安全性和通用性,支持列表、元组、字符串、字典、集合、文件及生成器等,并可通过 start 参数自定义起始索引。

enumerate() 在 Python 中是一个非常实用的内置函数,它的核心作用是在遍历一个可迭代对象(如列表、元组、字符串等)时,同时获取每个元素的索引和值。这让我们的循环代码更加简洁、易读,也更符合 Python 的设计哲学。
解决方案
当你需要在一个循环中不仅访问集合里的元素,还想知道这个元素是第几个(它的位置),enumerate() 就是你的不二之选。它本质上做的事情是把一个可迭代对象变成一个“枚举”对象,这个枚举对象每次迭代都会吐出一个包含 (索引, 值) 的元组。
举个最简单的例子,假设你有一个水果列表,想打印出每个水果及其在列表中的序号:
fruits = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
# 使用 enumerate()
for index, fruit in enumerate(fruits):
print(f"Index {index}: {fruit}")
# 输出:
# Index 0: apple
# Index 1: banana
# Index 2: cherry
# Index 3: date你看,代码是不是比 for index in range(len(fruits)): print(f"Index {index}: {fruits[index]}") 这种写法要优雅得多?不仅减少了手动索引的麻烦,也避免了潜在的 IndexError 风险,特别是当你处理的不是列表而是其他更复杂的迭代器时。它直接给你打包好了索引和值,省心。
为什么在Python循环中推荐使用enumerate()而不是手动索引?
这其实是个很经典的 Pythonic 问题。我个人觉得,enumerate() 的优势主要体现在几个方面:
首先,代码可读性。for index, item in enumerate(my_list): 这种结构一眼就能看出你在同时处理索引和元素,意图非常明确。相比之下,for i in range(len(my_list)): item = my_list[i] 这种方式,你需要多一行代码来获取元素,而且 range(len()) 本身就有点啰嗦。在我看来,Python 追求的就是这种“读起来像英文”的自然感,enumerate() 显然更胜一筹。
其次,安全性与健壮性。当你使用 range(len(my_list)) 时,万一 my_list 是空的,len(my_list) 就会是 0,range(0) 没问题。但如果你不小心写错了,或者处理的是一个生成器(它没有 len()),那么 len() 就会报错。enumerate() 就不存在这个问题,它直接作用于可迭代对象,如果对象为空,循环自然不会执行,不会有额外的错误。它就像一个贴心的管家,把索引和值都准备好,你只需要直接用就行,不用操心背后的细节。
最后,通用性。enumerate() 不仅仅适用于列表,它能与任何可迭代对象协同工作。这意味着你可以用它遍历元组、字符串、字典(默认是键)、文件对象甚至是自定义的迭代器。而 range(len()) 这种方式,就要求你的对象必须有 len() 方法,限制了它的适用范围。有时候,我们甚至会遇到一些只支持迭代但不支持随机访问的对象,这时候 enumerate() 的优势就更明显了。
enumerate()函数的起始索引可以修改吗?如何实现?
当然可以!enumerate() 默认是从 0 开始计数的,这符合 Python 的索引习惯。但很多时候,我们可能希望序号从 1 开始,比如在给用户展示一个编号列表的时候。enumerate() 考虑到了这一点,它提供了一个可选参数 start。
你只需要在调用 enumerate() 时,传入 start 参数,指定你希望的起始索引值就行了。
items = ["first", "second", "third"]
# 默认从 0 开始
print("--- 默认从 0 开始 ---")
for i, item in enumerate(items):
print(f"Item {i}: {item}")
# 输出:
# Item 0: first
# Item 1: second
# Item 2: third
# 从 1 开始计数
print("\n--- 从 1 开始计数 ---")
for i, item in enumerate(items, start=1):
print(f"Item {i}: {item}")
# 输出:
# Item 1: first
# Item 2: second
# Item 3: third这个 start 参数非常实用,它避免了我们在循环内部手动 index + 1 的操作,让代码保持整洁。这在处理一些需要 1-based 索引的场景(比如行号、排名等)时,简直是神器。
除了列表,enumerate()还能和哪些Python数据结构一起使用?
enumerate() 的强大之处就在于它的通用性,它并不局限于列表。只要是 Python 中的“可迭代对象”(iterable),enumerate() 就能派上用场。这意味着它能与几乎所有你能在 for 循环中使用的对象一起工作。
我们来看几个常见的例子:
字符串 (String): 字符串本身就是字符的序列。
word = "Python" for i, char in enumerate(word): print(f"Character at position {i}: {char}") # 输出: # Character at position 0: P # Character at position 1: y # ...元组 (Tuple): 元组和列表类似,都是有序序列。
my_tuple = ("apple", "banana", "orange") for i, fruit in enumerate(my_tuple): print(f"Fruit {i}: {fruit}")字典 (Dictionary): 当你直接迭代字典时,默认会迭代它的键 (keys)。
my_dict = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"} for i, key in enumerate(my_dict): print(f"Key {i}: {key} -> Value: {my_dict[key]}") # 输出: # Key 0: name -> Value: Alice # Key 1: age -> Value: 30 # Key 2: city -> Value: New York如果你想同时迭代键和值,通常会用
my_dict.items():for i, (key, value) in enumerate(my_dict.items()): print(f"Item {i}: {key}={value}")集合 (Set): 集合是无序的,所以
enumerate()给出的索引并不代表元素的固定位置,而是当前迭代顺序下的一个序号。每次运行,输出的顺序可能不同,但enumerate()依然会给当前迭代的每个元素一个序号。my_set = {"red", "green", "blue"} for i, color in enumerate(my_set): print(f"Color {i}: {color}") # 输出可能像这样(顺序不定): # Color 0: green # Color 1: blue # Color 2: red文件对象 (File Object): 在读取文件时,
enumerate()可以很方便地获取行号。# 假设有一个名为 'example.txt' 的文件 # 内容: # Line 1 content # Line 2 content # Line 3 content # with open('example.txt', 'r') as f: # for line_num, line in enumerate(f, start=1): # print(f"Line {line_num}: {line.strip()}") # .strip() 去除行尾换行符 # 输出: # Line 1: Line 1 content # Line 2: Line 2 content # Line 3: Line 3 content(这里我注释掉了文件操作代码,因为没有实际文件,但逻辑是这样。)
生成器 (Generator) 或其他自定义迭代器: 任何实现了迭代器协议的对象,
enumerate()都能正常工作。
所以,enumerate() 的适用范围非常广,它是处理任何需要同时获取元素和其在迭代中位置的场景的“瑞士军刀”。理解并善用它,能让你的 Python 代码更地道、更高效。
本篇关于《Pythonenumerate()详解与实用技巧》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于文章的相关知识,请关注golang学习网公众号!
表格合并技巧:COLSPAN和ROWSPAN使用教程
- 上一篇
- 表格合并技巧:COLSPAN和ROWSPAN使用教程
- 下一篇
- Premiere字幕添加教程文字工具使用技巧
-
- 文章 · python教程 | 11分钟前 |
- Python语言入门与基础解析
- 296浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 29分钟前 |
- PyMongo导入CSV:类型转换技巧详解
- 351浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 32分钟前 |
- Python列表优势与实用技巧
- 157浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 47分钟前 |
- Pandas修改首行数据技巧分享
- 485浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 |
- Python列表创建技巧全解析
- 283浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 |
- Python计算文件实际占用空间技巧
- 349浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- OpenCV中OCR技术应用详解
- 204浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 4小时前 |
- Pandas读取Django表格:协议关键作用
- 401浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 5小时前 | 身份验证 断点续传 requests库 PythonAPI下载 urllib库
- Python调用API下载文件方法
- 227浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 5小时前 |
- Windows7安装RtMidi失败解决办法
- 400浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 5小时前 |
- Python异步任务优化技巧分享
- 327浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- ChatExcel酷表
- ChatExcel酷表是由北京大学团队打造的Excel聊天机器人,用自然语言操控表格,简化数据处理,告别繁琐操作,提升工作效率!适用于学生、上班族及政府人员。
- 3179次使用
-
- Any绘本
- 探索Any绘本(anypicturebook.com/zh),一款开源免费的AI绘本创作工具,基于Google Gemini与Flux AI模型,让您轻松创作个性化绘本。适用于家庭、教育、创作等多种场景,零门槛,高自由度,技术透明,本地可控。
- 3390次使用
-
- 可赞AI
- 可赞AI,AI驱动的办公可视化智能工具,助您轻松实现文本与可视化元素高效转化。无论是智能文档生成、多格式文本解析,还是一键生成专业图表、脑图、知识卡片,可赞AI都能让信息处理更清晰高效。覆盖数据汇报、会议纪要、内容营销等全场景,大幅提升办公效率,降低专业门槛,是您提升工作效率的得力助手。
- 3419次使用
-
- 星月写作
- 星月写作是国内首款聚焦中文网络小说创作的AI辅助工具,解决网文作者从构思到变现的全流程痛点。AI扫榜、专属模板、全链路适配,助力新人快速上手,资深作者效率倍增。
- 4525次使用
-
- MagicLight
- MagicLight.ai是全球首款叙事驱动型AI动画视频创作平台,专注于解决从故事想法到完整动画的全流程痛点。它通过自研AI模型,保障角色、风格、场景高度一致性,让零动画经验者也能高效产出专业级叙事内容。广泛适用于独立创作者、动画工作室、教育机构及企业营销,助您轻松实现创意落地与商业化。
- 3799次使用
-
- Flask框架安装技巧:让你的开发更高效
- 2024-01-03 501浏览
-
- Django框架中的并发处理技巧
- 2024-01-22 501浏览
-
- 提升Python包下载速度的方法——正确配置pip的国内源
- 2024-01-17 501浏览
-
- Python与C++:哪个编程语言更适合初学者?
- 2024-03-25 501浏览
-
- 品牌建设技巧
- 2024-04-06 501浏览

