使用列表以获取与元素的指数,如您引用:

for index, item in enumerate(items):
    print(index, item)

请注意,Python的指数从零开始,所以你会得到0到4与上面的。

count = 0 # in case items is empty and you need it after the loop
for count, item in enumerate(items, start=1):
    print(count, item)

无线控制流

索引 = 0 # Python 的索引从零开始,以便在项目中的项目: # Python 的索引为“每个”卷印(索引,项目)索引 += 1

指数在范围(列(项目)):印刷(指数,项目(项目))

使用列出的功能

for index, item in enumerate(items, start=0):   # default is zero
    print(index, item)

得到一个计算

count = 0 # in case items is empty
for count, item in enumerate(items, start=1):   # default is zero
    print(item)

print('there were {0} items printed'.format(count))

---

items = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

enumerate_object = enumerate(items) # the enumerate object

iteration = next(enumerate_object) # first iteration from enumerate
print(iteration)

(0, 'a')

我们可以使用所谓的“序列脱包”来提取这些二重元素:

index, item = iteration
#   0,  'a' = (0, 'a') # essentially this.

>>> print(index)
0
>>> print(item)
a

结论

Python 指数从零开始 若要从一个不可分割的指数中获取这些指数,当您在其上方进行引用时,使用列表函数以异常的方式使用列表(与无包装一起)创建更可读、更可维持的代码:

for index, item in enumerate(items, start=0):   # Python indexes start at zero
    print(index, item)

这就足以实现目的:

list1 = [10, 'sumit', 43.21, 'kumar', '43', 'test', 3]
for x in list1:
    print('index:', list1.index(x), 'value:', x)

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)
>>> 

它可以通过以下代码实现:

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

在这里,范围(1, len(xs)+1);如果您预计输出将从1开始,而不是0,您需要从1开始,并将1添加到估计的总长度,因为Python开始默认地从0索引数字。

Final Output:
item #1 = 8
item #2 = 23
item #3 = 45

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)?

正如Python的标准一样,有几种方法可以做到这一点。在所有例子中,假设:lst = [1, 2, 3, 4, 5]

使用列表(被认为是最愚蠢的)

---

for index, element in enumerate(lst):
    # Do the things that need doing here

这也是我认为最安全的选择,因为进入无限回归的机会已经消失了,项目和其指数都保持在变量中,并且没有必要写下任何额外的代码才能访问项目。

创建一个变量以保持指数(使用为)

---

for index in range(len(lst)):   # or xrange
    # you will have to write extra code to get the element

创建一个变量以保持指数(使用时)

---

index = 0
while index < len(lst):
    # You will have to write extra code to get the element
    index += 1  # escape infinite recursion

总是有另一种方式

---

如前所述,有其他方法来做到这一点,没有在这里解释,他们甚至可能在其他情况下更适用。