第8条　用zip函数同时遍历两个迭代器

写Python代码时，经常会根据某份列表中的对象创建许多与这份列表有关的新列表。下面这样的列表推导机制，可以把表达式运用到源列表的每个元素上面，从而生成一份派生列表（参见第27条）。

派生列表中的元素与源列表中对应位置上面的元素有着一定的关系。如果想同时遍历这两份列表，那可以根据源列表的长度做迭代。

这种写法的问题在于，整个循环代码看起来很乱。我们要通过下标访问names与counts这两个列表里的元素，所以表示下标的那个循环变量i在循环体里必须出现两次，这让代码变得不太好懂。改用enumerate实现（参见第7条）会稍微好一些，但仍然不够理想。

为了把代码写得更清楚，可以用Python内置的zip函数来实现。这个函数能把两个或更多的iterator封装成惰性生成器（lazy generator）。每次循环时，它会分别从这些迭代器里获取各自的下一个元素，并把这些值放在一个元组里面。而这个元组可以拆分到for语句里的那些变量之中（参见第6条）。这样写出来的代码，比通过下标访问多个列表的那种代码要清晰得多。

zip每次只从它封装的那些迭代器里面各自取出一个元素，所以即便源列表很长，程序也不会因为占用内存过多而崩溃。

但是，如果输入zip的那些列表的长度不一致，那就得小心了。例如，我给names列表里又添加了一个名字，但是忘了把它的长度更新到counts列表之中。在这种情况下，用zip同时遍历这两份列表，会产生奇怪的结果。

新添加的那个'Rosalind'元素为什么没有打印出来呢？因为zip函数本来就是这样设计的：只要其中任何一个迭代器处理完毕，它就不再往下走了。于是，循环的次数实际上等于最短的那份列表所具备的长度。一般情况下，我们都是根据某份列表推导出其他几份列表，然后把这些列表一起封装到zip里面，由于这些列表长度相同，因此不会遇到刚才的问题。

在列表长度不同的情况下，zip函数的提前终止行为可能跟你想实现的效果不一样。所以，如果无法确定这些列表的长度相同，那就不要把它们传给zip，而是应该传给另一个叫作zip_longest的函数，这个函数位于内置的itertools模块里。

如果其中有些列表已经遍历完了，那么zip_longest会用当初传给fillvalue参数的那个值来填补空缺（本例中空缺的为字符串'Rosalind'的长度值），默认的参数值是None。