Python 的 enumerate() 函數就像是一個神秘的黑箱，你無法簡單地用一句話來概括這個函數的作用與用法。

enumerate() 函數屬于非常有用的高級用法，而對于這一點，很多初學者甚至中級學者都沒有意識到。這個函數的基本應用就是用來遍歷一個集合對象，它在遍歷的同時還可以得到當前元素的索引位置。

我們看一個例子：

names = ["Alice","Bob","Carl"]
for index,value in enumerate(names):
    print(f'{index}: {value}')

這段代碼會輸入如下內容：

0: Alice
1: Bob
2: Carl

正如你所看到的，這個循環遍歷了names列表的所有元素，并通過增加從零開始的計數器變量來為每個元素生成索引。

[如果您想知道上面例子中使用的f’…'字符串語法，這是Python 3.6及更高版本中提供的一種新的字符串格式化技巧。]

用enumerate()讓你的循環更加Python化

那么為什么用enumerate()函數去保存運行中的索引很有用呢？

我發現，有很多從C或Java背景轉過來的新的Python開發人員有時使用下面這種range(len(…))方法來保存運行中每個元素的索引，同時再用for循環遍歷列表：

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# 警告: 不建議這么寫
for i in range(len(my_items)):
    print(i, my_items[i])

通過巧妙地使用enumerate()函數，就像我在上面的“names”例子中寫的那樣，你可以使你的循環結構看起來更Pythonic和地道。

你不再需要在Python代碼中專門去生成元素索引，而是將所有這些工作都交給enumerate()函數處理即可。這樣，你的代碼將更容易被閱讀，而且減少寫錯代碼的影響。（譯者注：寫的代碼越多，出錯幾率越高，盡量將自己的代碼看起來簡潔，易讀，Pythonic，才是我們的追求)

修改起始索引

另一個有用的特性是，enumerate()函數允許我們為循環自定義起始索引值。enumerate()函數中接受一個可選參數，該參數允許你為本次循環中的計數器變量設置初始值：

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names = ["Alice","Bob","Carl"]
for index,value in enumerate(names,1):
    print(f'{index}: {value}')

在上面的例子中，我將函數調用改為enumerate(names, 1)，后面的參數1就是本次循環的起始索引，替換默認的0：

1: Alice
2: Bob
3: Carl

OK，這段代碼演示的就是如何將Python的enumerate()函數默認0起始索引值修改為1（或者其他任何整形值，根據需求去設置不同值）

enumerate()背后是如何工作的

你可能想知道enumerate()函數背后是如何工作的。事實上他的部分魔法是通過Python迭代器來實現的。意思就是每個元素的索引是懶加載的（一個接一個，用的時候生成），這使得內存使用量很低并且保持這個結構運行很快。

請看如下代碼：

>>> names = ['Alice', 'Bob', 'Carl']
>>> enumerate(names)
<enumerate object at 0x1057f4120>

在上面這個代碼片段中，正如你所見，我使用了和前面一樣的示例代碼。但是，調用enumerate()函數并不會立即返回循環的結果，而只是在控制臺中返回了一個enumerate對象。

正如你所看到的，這是一個“枚舉對象”。它的確是一個迭代器。就像我說的，它會在循環請求時懶加載地輸出每個元素。

為了驗證，我們可以取出那些“懶加載”的元素，我計劃在這個迭代器上調用Python的內置函數list()。

>>> list(enumerate(names))
[(0, 'Alice'), (1, 'Bob'), (2, 'Carl')]

對于輸入list()中的每個enumerate()迭代器元素，迭代器會返回一個形式為（index，element）的元組作為list的元素。在典型的for-in循環中，你可以利用Python的數據結構解包功能來充分利用這一點特性：

for index, element in enumerate(iterable):
    # ...

總結：Python中的enumerate函數 - 關鍵點

• enumerate是Python的一個內置函數。你應該充分利用它通過循環迭代自動生成的索引變量。
• 索引值默認從0開始，但也可以將其設置為任何整數。
• enumerate函數是從2.3版本開始被添加到Python中的
• Python的enumerate函數可以幫助你編寫出更加Pythonic和地道的循環結構，避免使用笨重且容易出錯的手動生成索引。
• 為了充分利用enumerate的特性，一定要研究Python的迭代器和數據結構解包功能。