你也可以尝试一下:

data = ['itemA.ABC', 'itemB.defg', 'itemC.drug', 'itemD.ashok']
x = []
for (i, item) in enumerate(data):
      a = (i, str(item).split('.'))
      x.append(a)
for index, value in x:
     print(index, value)

产量是

0 ['itemA', 'ABC']
1 ['itemB', 'defg']
2 ['itemC', 'drug']
3 ['itemD', 'ashok']

如果我要重定数 = [1, 2, 3, 4, 5] 我会

for i, num in enumerate(nums, start=1):
    print(i, num)

或得到长度为 l = len(数字)

for i in range(l):
    print(i+1, nums[i])

很容易从 0 以外的 1 开始:

for index, item in enumerate(iterable, start=1):
   print index, item  # Used to print in python<3.x
   print(index, item) # Migrate to print() after 3.x+
   

根据此讨论:对象列表指数

Loop 对抗 iteration

在指标上旋转的当前字符串使用内置范围功能:

for i in range(len(sequence)):
    # Work with index i

超越两个元素和指标可以通过旧的字符或使用新的内置Zip功能实现:

for i in range(len(sequence)):
    e = sequence[i]
    # Work with index i and element e

或

for i, e in zip(range(len(sequence)), sequence):
    # Work with index i and element e

通过PEP 212 - Loop Counter Iteration。

接入指数与性能平衡方法

在 Python 3.7 中访问列表指数的最快方法是使用小、中等和大列表的列表方法。

请在下面的代码样本中查看可以使用的不同方法,以便在列表和访问指数值和其性能测量(我认为这对您有用):

# Using range
def range_loop(iterable):
    for i in range(len(iterable)):
        1 + iterable[i]

# Using enumerate
def enumerate_loop(iterable):
    for i, val in enumerate(iterable):
        1 + val

# Manual indexing
def manual_indexing_loop(iterable):
    index = 0
    for item in iterable:
        1 + item
        index += 1

查看下面的每个方法的性能测量:

from timeit import timeit

def measure(l, number=10000):
    print("Measure speed for list with %d items" % len(l))
    print("range: ", timeit(lambda :range_loop(l), number=number))
    print("enumerate: ", timeit(lambda :enumerate_loop(l), number=number))
    print("manual_indexing: ", timeit(lambda :manual_indexing_loop(l), number=number))

# Measure speed for list with 1000 items
measure(range(1000))
# range:  1.161622366
# enumerate:  0.5661940879999996
# manual_indexing:  0.610455682

# Measure speed for list with 100000 items
measure(range(10000))
# range:  11.794482958
# enumerate:  6.197628574000001
# manual_indexing:  6.935181098000001

# Measure speed for list with 10000000 items
measure(range(10000000), number=100)
# range:  121.416859069
# enumerate:  62.718909123
# manual_indexing:  69.59575057400002

因此,使用列出的方法是当指数需要时最快的 iteration 方法。

下面添加一些有用的链接:

在 Python 2.X 中,范围和 xrange 函数有什么区别? 使用列表或使用 xrange 在 Python 中使用列表更快的是什么? 范围(len(list)) 或列表(list)?

如果列表中没有双重值:

for i in ints:
    indx = ints.index(i)
    print(i, indx)