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一、zip函数的功能如下：
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将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。当各个迭代器中元素的个数不一致时，则返回列表中长度最短的情况，利用 *号操作符，可以将元组解压为列表。
二、Python.3.x中使用zip函数生成列表的方法如下：
1、作出说明，使用zip函数将可迭代的对象作为参数。
2、将对象中对应的元素打包成一个个元组。
3、用zip函数平行地遍历多个迭代器，如果可迭代对象的长度不相同将按短的序列为准。
4、遍历过程中产生元组，Python.3.x会把元组生成好，然后生成列表。
这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。
filter 函数原型如下：
第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。
简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。
返回结果为： ，使用 list 函数可以输入序列内容。
map 函数原型如下：
该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简单的测试案例：
上述代码运行完毕，得到的结果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。
map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。
map 函数解决的问题：
reduce 函数原型如下：
第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。
测试代码如下：
最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。
简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。
zip 函数原型如下：
zip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（ * ）操作符，可以将元组解压为列表。
测试代码如下：
展示如何利用 * 操作符：
输出结果如下：
简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。
enumerate 函数原型如下：
参数说明：
该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
测试代码如下：
返回结果为： 。
本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册
zip() 功能是从参数的多个迭代器中选取元素组合成一个新的迭代器。顾名思义，它就是一个将对象进行打包和解包的函数。
它可以传入的参数包括；元组、列表、字典等迭代器
它返回一个zip对象，其内部元素为元组，一组一组的，可以转化为列表或元组，这里要强调一下，Python2和Python3中返回的zip对象有所不同。
Python3中zip()函数再不再返回list对象，但是可以通过list强行转换。（类似的函数变化还有dictionary关联的keys()、values()、items()，map()，filter()）。
打包zip(iterables)
上面的代码使用的环境是Python3.6，其中list (z)操作就是强制转换。注意一个问题，a和b这两个列表是不同长短的，这时候zip函数就会匹配完最短的那个便结束。
当zip函数的参数只有一个时，它将从iterable中依次取一个元素，组成一个元组。
解包zip(*iterables)
解包，zip 相反，可理解为解压，返回多维矩阵形式，有几个组元素就返回几维的。
比如，下面我是用三个列表组合起来的迭代式，那么解压后就返回三维的矩阵
zip高级用法
讲完了基本的再来说一下该函数的高级用法。高级用法离不开一个词：Pythonic，就是将代码写的更优雅美观，看起来有逼格！
1. 列表推导
例如：
a = [1,2,3,4]
b = [5,6,7,8]
我们要同时遍历a、b，且要对它们进行操作，那就要放在同一个for循环内，zip函数正好合适
注意：如果是Python2环境中，要使用izip才能提高效率。
当然，如果你需要对下标进行操作，那么还需要加上enumerate函数
2. 使用zip创建键值对，zip方法返回的是一个元组，用它来创建键值对，简单明了。
【常见的内置函数】
1、enumerate(iterable,start=0)
是python的内置函数，是枚举、列举的意思，对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串)，enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值。
2、zip(*iterables,strict=False)
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用*号操作符，可以将元组解压为列表。
3、filter(function,iterable)
filter是将一个序列进行过滤，返回迭代器的对象，去除不满足条件的序列。
4、isinstance(object,classinfo)
是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数，如果参数object是classinfo的实例，或者object是classinfo类的子类的一个实例，
返回True。如果object不是一个给定类型的的对象， 则返回结果总是False
5、eval(expression[,globals[,locals]])
用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果，表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表)，采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。
【常用的句式】
1、format字符串格式化
format把字符串当成一个模板，通过传入的参数进行格式化，非常实用且强大。
2、连接字符串
常使用+连接两个字符串。
3、if...else条件语句
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。
4、for...in、while循环语句
循环语句就是遍历一个序列，循环去执行某个操作，Python中的循环语句有for和while。
5、import导入其他脚本的功能
有时需要使用另一个python文件中的脚本，这其实很简单，就像使用import关键字导入任何模块一样。
python一堆文件解压方法如下。
压缩包解压要用的是zipfile这个包。
zip_file = zipfile.ZipFile(r'D:\数据源\XX_%s.zip'%yday)
zip_list = zip_file.namelist() # 压缩文件清单，可以直接看到压缩包内的各个文件的明细
for f in zip_list: # 遍历这些文件，逐个解压出来，
zip_file.extract(f,r'D:\数据源')
zip_file.close() # 不能少！
print('昨日日志解压完成，请在文件夹中验收！') # 当然我是不需要查收的(*/ω＼*)
这里的解压操作实际就相当于鼠标右键“解压到当前文件夹”的效果。
完成解压后运行.close()是个比较好的习惯，否则可能会导致包括但不限于：
文件会一直被占用着，可能无法重新打开；
在进程结束之前文件都删不掉；
文件内容不能即时 flush 到磁盘直到进程结束；
到此，整个流程在无需打开浏览器和文件夹的情况下便自动完成了。
为了方便日常运行代码，这里把上面的两个流程包装成一个函数，下载解压
#下载昨日日志
def download_XXlog():
yday = (date.today()+timedelta(days=-1)).strftime('%Y%m%d') # 获取昨日日期
r = requests.get(''%yday) # 获取以日期命名的压缩包信息
with open(r'D:\数据源\XX_%s.zip'%yday,'wb') as code: # 将压缩包内容写入到 "D:\数据源\" 下，并按日期命名
code.write(r.content)
print('昨日XX日志下载完成。')
zip_file = zipfile.ZipFile(r'D:\数据源\XX_%s.zip'%yday)
zip_list = zip_file.namelist() # 压缩文件清单，可以直接看到压缩包内的各个文件的明细
for f in zip_list: # 遍历这些文件，逐个解压出来，
zip_file.extract(f,r'D:\数据源')
zip_file.close() # 不能少！
print('昨日日志解压完成，请在文件夹中验收！')
download_XXlog()
拓展
作为拓展，这里再加一个可以根据实际情况输入(input)起始和终止日期，来下载一个特定时间段日志的函数，这里就涉及了datetime和time这两个工具包了。
import zipfile
# 传入压缩文件zfile.zip获取相关信息
zip_file = zipfile.ZipFile('zfile.zip')
# 获取压缩文件中的内容
f_content = zip_file.namelist()
# 压缩前的大小
f_size = zip_file.getinfo('zfile/a.txt').file_size
# 压缩后的大小
c_size = zip_file.getinfo('zfile/a.txt').compress_size
ZipFile 对象有一个 namelist()方法，返回 ZIP 文件中包含的所有文件和文件夹 的字符串的列表。这些字符串可以传递给 ZipFile 对象的 getinfo()方法，返回一个关 于特定文件的 ZipInfo 对象。ZipInfo 对象有自己的属性，诸如表示字节数的 file_size 和 compress_size，它们分别表示原来文件大小和压缩后文件大小。ZipFile 对象表示 整个归档文件，而 ZipInfo 对象则保存该归档文件中每个文件的有用信息。
从 ZIP 文件中解压缩
ZipFile 对象的 extractall()方法从 ZIP 文件中解压缩所有文件和文件夹，放到当 前工作目录中。
import zipfile
zip_file = zipfile.ZipFile('zfile.zip')
# 解压
zip_extract = zip_file.extractall()
zip_extract.close()
运行这段代码后， example.zip 的内容将被解压缩到 C:\。 或者， 你可以向 extractall()传递的一个文件夹名称，它将文件解压缩到那个文件夹，而不是当前工作 目录。如果传递给 extractall()方法的文件夹不存在，它会被创建。例如，如果你用 exampleZip.extractall('C:\ delicious')取代处的调用，代码就会从 example.zip 中解压 缩文件，放到新创建的 C:\delicious 文件夹中。
ZipFile 对象的 extract()方法从 ZIP 文件中解压缩单个文件。
创建和添加到 ZIP 文件
要创建你自己的压缩 ZIP 文件，必须以“写模式”打开 ZipFile 对象，即传入'w' 作为第二个参数(这类似于向 open()函数传入'w'，以写模式打开一个文本文件)。
如果向 ZipFile 对象的 write()方法传入一个路径，Python 就会压缩该路径所指 的文件，将它加到 ZIP 文件中。write()方法的第一个参数是一个字符串，代表要添 加的文件名。第二个参数是“压缩类型”参数，它告诉计算机使用怎样的算法来压 缩文件。可以总是将这个值设置为 zipfile.ZIP_DEFLATED(这指定了 deflate 压缩 算法，它对各种类型的数据都很有效)。
import zipfile
zip_file = zipfile.ZipFile('new.zip','w')
# 把zfile整个目录下所有内容，压缩为new.zip文件
zip_file.write('zfile',compress_type=zipfile.ZIP_DEFLATED)
# 把c.txt文件压缩成一个压缩文件
# zip_file.write('c.txt',compress_type=zipfile.ZIP_DEFLATED)
zip_file.close()
这段代码将创建一个新的 ZIP 文件，名为 new.zip，它包含 spam.txt 压缩后的内容。
要记住，就像写入文件一样，写模式将擦除 ZIP 文件中所有原有的内容。如果 只是希望将文件添加到原有的 ZIP 文件中，就要向 zipfile.ZipFile()传入'a'作为第二 个参数，以追加模式打开 ZIP 文件。
