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']

for i in range(len(ints)):
   print(i, ints[i]) # print updated to print() in Python 3.x+ 

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']

您可以使用一个变量,例如计算,以计算列表中的元素数量:

ints = [8, 23, 45, 12, 78]
count = 0
for i in ints:
    count = count + 1
    print('item #{} = {}'.format(count, i))

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)?

您可以使用指数方法:

ints = [8, 23, 45, 12, 78]
inds = [ints.index(i) for i in ints]

在评论中强调,如果在英寸中有重复,这种方法不会工作,下面的方法应该为英寸中的任何值工作:

ints = [8, 8, 8, 23, 45, 12, 78]
inds = [tup[0] for tup in enumerate(ints)]

或替代

ints = [8, 8, 8, 23, 45, 12, 78]
inds = [tup for tup in enumerate(ints)]

如果你想得到指数和值在英寸作为列表的<unk>。

它使用列表方法在这个问题的选择答案,但与列表理解,使它更快的代码较少。