古老的风格:

for ix in range(len(ints)):
    print(ints[ix])

列表理解:

[ (ix, ints[ix]) for ix in range(len(ints))]

>>> ints
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> for ix in range(len(ints)): print ints[ix]
... 
1
2
3
4
5
>>> [ (ix, ints[ix]) for ix in range(len(ints))]
[(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5)]
>>> lc = [ (ix, ints[ix]) for ix in range(len(ints))]
>>> for tup in lc:
...     print(tup)
... 
(0, 1)
(1, 2)
(2, 3)
(3, 4)
(4, 5)
>>> 

您可以使用此代码:

ints = [8, 23, 45, 12, 78]
index = 0

for value in (ints):
    index +=1
    print index, value

使用此代码,如果您需要在路径结束时重新设置指数值:

ints = [8, 23, 45, 12, 78]
index = 0

for value in (ints):
    index +=1
    print index, value
    if index >= len(ints)-1:
        index = 0

您可以使用列表和插入字母中的表达式来获得解决方案。

这是一个简单的方式:

a=[4,5,6,8]
for b, val in enumerate(a):
    print('item #{} = {}'.format(b+1, val))

单线爱好者:

[index for index, datum in enumerate(data) if 'a' in datum]

解释:

>>> data = ['a','ab','bb','ba','alskdhkjl','hkjferht','lal']
>>> data
['a', 'ab', 'bb', 'ba', 'alskdhkjl', 'hkjferht', 'lal']
>>> [index for index, datum in enumerate(data) if 'a' in datum]
[0, 1, 3, 4, 6]
>>> [index for index, datum in enumerate(data) if 'b' in datum]
[1, 2, 3]
>>>

要采取的点:

Python 列表不提供指数; 如果您正在使用,如果您列表列表,它将返回您 ANOTHER 列表 但是该列表将有不同的类型,它将包含每一个和每个元素的指数,如<unk>,我们可以访问<unk>,如变量,分为 comma(,)

谢谢你!请在你的祷告中保持我。

您可以使用范围(len(some_list)) 然后查看此类指数

xs = [8, 23, 45]
for i in range(len(xs)):
    print("item #{} = {}".format(i + 1, xs[i]))

或者使用Python的内置列表功能,允许您在列表上滚动并获取列表中的每个项目的指数和值。

xs = [8, 23, 45]
for idx, val in enumerate(xs, start=1):
    print("item #{} = {}".format(idx, val))

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)?