Python – 資料結構 – 清單（list）

主題：enumerate / zip 搭配使用

---

簡介

在日常的 Python 程式中，我們常常需要同時取得序列的索引與元素，或是把多個序列「配對」起來進行迭代。
enumerate() 與 zip() 正是為了這兩類需求而設計的內建函式。單獨使用時已相當便利，結合兩者則能讓程式碼更簡潔、可讀性更高，且避免手動管理索引或使用笨重的 for i in range(len(...)) 迴圈。

本篇文章將從概念說明、實作範例、常見陷阱到實務應用，完整介紹 enumerate 與 zip 的搭配技巧，幫助初學者快速上手，也讓中階開發者在大型專案中能寫出更具可維護性的程式。

---

核心概念

1. enumerate() 的基本用法

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for idx, fruit in enumerate(fruits):
    print(f"{idx}: {fruit}")

• enumerate(iterable, start=0) 會把 可疊代物件 轉成 (index, element) 的二元組。
• start 參數允許自訂起始索引，常用於 1‑based 編號情境。

2. zip() 的基本用法

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
ages  = [25, 30, 22]

for name, age in zip(names, ages):
    print(f"{name} is {age} years old")

• zip(*iterables) 會把多個可疊代物件「平行」配對，產生 tuple 序列。
• 配對的長度以最短的可疊代物件為基準，避免 IndexError。

3. 為什麼要 同時 使用 enumerate 與 zip？

在以下情境中，僅靠 enumerate 或 zip 任一個函式都無法完整表達需求：

• 同時取得索引與多個序列的元素（如同時遍歷兩個平行清單，且需要知道目前的第幾筆資料）。
• 以索引為鍵，將多個序列「合併」成字典，或是 產生矩陣的轉置。

下面的範例將示範這些實際需求，並說明如何正確、有效率地結合兩者。

---

程式碼範例

範例 1：同時遍歷索引與多個清單

students = ["Anna", "Ben", "Cindy"]
scores_a = [88, 92, 79]
scores_b = [90, 85, 95]

for idx, (student, a, b) in enumerate(zip(students, scores_a, scores_b), start=1):
    total = a + b
    print(f"{idx}. {student} – A: {a}, B: {b}, 總分: {total}")

• zip(students, scores_a, scores_b) 產生 (student, a, b) 三元組。
• enumerate(..., start=1) 再把每筆資料編號為 1 起始。
• 這樣寫比 for i in range(len(students)): 更安全，不會因長度不一致而產生錯誤。

---

範例 2：利用 enumerate + zip 建立字典（索引 → 多欄位資料）

keys   = ["id", "name", "age"]
values = [
    [101, "Tom", 28],
    [102, "Lucy", 24],
    [103, "Mike", 31],
]

# 產生 {0: {"id":101, "name":"Tom", "age":28}, ...}
result = {
    idx: dict(zip(keys, row))
    for idx, row in enumerate(values)
}
print(result)

• zip(keys, row) 把欄位名稱與對應值配對，產生字典。
• enumerate(values) 為每筆資料加上唯一索引（可用於資料庫主鍵或序列化）。

---

範例 3：交錯處理兩個清單（奇偶索引分別處理）

list1 = ["a", "b", "c", "d"]
list2 = [1, 2, 3, 4]

for idx, (ch, num) in enumerate(zip(list1, list2)):
    if idx % 2 == 0:          # 偶數索引
        print(f"偶索引 {idx}: {ch}{num}")
    else:                     # 奇數索引
        print(f"奇索引 {idx}: {num}{ch}")

• 透過 enumerate 取得 索引，再用條件分支決定不同的處理方式。
• 這在 資料清理、交錯合併（interleaving）時非常實用。

---

範例 4：使用 itertools.zip_longest 處理長度不等的清單

from itertools import zip_longest

names = ["Alice", "Bob"]
scores = [95, 88, 76]          # 多出一筆

for idx, (name, score) in enumerate(zip_longest(names, scores, fillvalue="N/A")):
    print(f"{idx}: {name} -> {score}")

• zip_longest 會以最長的序列為基準，缺少的元素以 fillvalue 填補。
• 結合 enumerate 後，仍能取得正確的 索引。

---

範例 5：矩陣轉置（list of lists → zip + enumerate）

matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
]

# 轉置後的矩陣
transpose = [list(row) for row in zip(*matrix)]

for idx, row in enumerate(transpose):
    print(f"第 {idx+1} 列: {row}")

• zip(*matrix) 會把每一列的相同位置元素「配對」成新列，完成 轉置。
• enumerate 用來顯示每一列的編號，方便檢查結果。

---

常見陷阱與最佳實踐

陷阱	說明	解決方式
忘記 zip 只會配對到最短序列	若兩個清單長度不同，較長的部份會被「截斷」而遺失資料。	使用 itertools.zip_longest，或在迴圈前先檢查長度。
在 enumerate 中直接改變原序列	直接在迴圈內 list.append() 可能導致 RuntimeError（序列在迭代時改變）。	若需要產生新資料，先使用 list() 產生副本或使用 for idx, item in enumerate(original[:]):。
把 enumerate 放在 zip 內部	enumerate(zip(...)) 只會給 配對後的 tuple 編號，無法取得單獨的索引與元素。	正確順序應為 enumerate(zip(...))（可行），但若需要 索引與多個元素，建議使用 for idx, (a, b) in enumerate(zip(...)):。
使用 enumerate 時忘記 start 參數	常見於報表或 UI 顯示，需要從 1 開始編號。	明確寫 enumerate(iterable, start=1)，避免後續手動 +1。
過度嵌套 zip	多層 zip(zip(...), ...) 會產生難以閱讀的 tuple，降低可維護性。	盡量使用一次 zip(*iterables)，或提前將資料整理成 list of tuples 再迭代。

最佳實踐

1. 保持可讀性：即使可以寫成一行 for i, (a, b) in enumerate(zip(...)):，若條件較複雜，建議拆成兩行或加上註解。

2. 使用型別提示（Python 3.5+）提升 IDE 補全與靜態檢查：

   from typing import List, Tuple
   
   def pair_scores(names: List[str], scores: List[int]) -> List[Tuple[int, str, int]]:
       return [(i, n, s) for i, (n, s) in enumerate(zip(names, scores))]
   

3. 盡量避免手動 range(len(...))：enumerate 自帶索引，可免除越界錯誤。

4. 在大量資料處理時，若需要 記憶體友好 的迭代，請直接使用 enumerate(zip(...))（產生 generator），而非先把 list(zip(...)) 轉成列表。

---

實際應用場景

場景	為什麼需要 enumerate + zip	範例概念
CSV 檔案資料清理	同時取得行號與多欄位值，快速定位錯誤行。	for line_no, (id_, name, score) in enumerate(zip(col_id, col_name, col_score), start=2):
圖形化繪圖（matplotlib）	把多條曲線的座標與顏色、標籤配對，同時編號產生圖例。	for idx, (x, y, color) in enumerate(zip(xs, ys, colors)):
機器學習特徵工程	把特徵名稱與對應的向量索引對應起來，產生字典供模型使用。	feature_dict = {idx: name for idx, name in enumerate(feature_names)}
網路爬蟲分批請求	同時遍歷 URL 清單與對應的請求參數，並以序號作為日誌編號。	for idx, (url, payload) in enumerate(zip(urls, params), start=1):
多語系訊息對照表	把語系代碼與訊息文字配對，同時保留行號以便於翻譯工作流程。	for idx, (lang, msg) in enumerate(zip(langs, messages), start=1):

以上情境皆顯示，enumerate + zip 能在保持程式簡潔的同時，提供索引資訊與多序列同步迭代的能力，對於資料處理、報表產出、測試腳本等都有顯著效益。

---

總結

• enumerate() 為可疊代物件自動產生 (index, element)，zip() 則把多個序列「平行」配對。
• 兩者結合後，可一次取得 索引、多個元素，讓程式碼避免使用 range(len(...))，減少 IndexError 與 維護成本。
• 常見的陷阱包括 長度不一致、迭代時修改原序列、以及 過度嵌套，只要遵循最佳實踐（保持可讀性、使用 start、適時使用 zip_longest），即可寫出安全且易於除錯的程式。
• 在實務上，這組技巧廣泛應用於 資料清理、報表產出、圖形繪製、機器學習前處理 等領域，幾乎是每位 Python 開發者的必備功力。

掌握 enumerate 與 zip 的搭配使用，等於在 Python 的工具箱裡多了一把「雙頭螺絲刀」——既能快速定位問題，又能同時處理多筆資料，讓你的程式寫得更簡潔、可靠、易讀。祝你在日常開發中玩得開心，寫出更優雅的 Python 程式！