Python 内置函数 enumerate() 详解与实战

enumerate() 的底层原理

enumerate() 实际上等价于下面这种写法：

def my_enumerate(iterable, start=0):
    n = start
    for elem in iterable:
        yield n, elem
        n += 1

它返回的是一个生成器（iterator），在循环中逐步生成索引和值，因此不会占用额外的内存来存储整个列表。这也是为什么在处理大型数据流时，使用 enumerate() 比先构建索引列表更高效的原因。

与普通循环的对比

示例对比：

# 传统写法
for i in range(len(fruits)):
    print(i, fruits[i])

# enumerate 写法（更简洁）
for i, fruit in enumerate(fruits):
    print(i, fruit)

下次你再需要索引和元素同时出现时，记得不要再用 range(len(...))，直接用 enumerate()。

结合条件语句的高级用法

enumerate() 常常与条件判断搭配使用，用来查找特定元素的位置。

nums = [10, 20, 30, 40, 50]
for i, num in enumerate(nums):
    if num == 30:
        print(f"找到了 30，在索引 {i}")

输出：

找到了 30，在索引 2

与其他可迭代对象一起使用

enumerate() 不仅能用于列表，也能用于字符串、元组、集合、字典（遍历 key 或 value）等。

遍历字符串

for i, ch in enumerate("Python"):
    print(i, ch)

输出：

0 P
1 y
2 t
3 h
4 o
5 n

遍历字典的键

data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
for i, key in enumerate(data):
    print(i, key, data[key])

输出：

0 a 1
1 b 2
2 c 3

将枚举对象转换为列表或字典

enumerate() 返回的是一个枚举对象，我们可以直接转换为其他类型。

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
# 转换为列表
print(list(enumerate(fruits)))
# [(0, 'apple'), (1, 'banana'), (2, 'cherry')]

# 转换为字典
print(dict(enumerate(fruits, start=1)))
# {1: 'apple', 2: 'banana', 3: 'cherry'}

这在数据映射或索引管理时非常实用。

参考资料

• Python 官方文档 – enumerate()