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任务

需要循环访问一个序列，并且每一步都需要知道已经访问到的索引(因为需要重新绑定序列的入口)，但 Python 提供的首选的循环方式完全不用依赖索引。

解决方案

内建函数 enumerate 正是为此而生。看例子:

for index,item in enumerate(sequence):if item > 23:sequence[index] = transform(item)

它看上去很干净易读，而且比那种通过索引访问元素的方式快:

for index in range(len(sequence)):if sequence[index] > 23:sequence[index] = transform(sequence[index])

讨论

循环遍历一个序列是很常见的需求，Python强烈建议你用一种最直接的方式。事实上这也是最具有Python 风格的访间序列中每个元素的方式:

for item in sequence:process(item)

而其他一些典型的比较底层的语言，不是用这种直接的循环方式，而是通过序列的索引，根据索引找到每一个对应的子项:

for index in range(len(sequence)):process(sequence[index])

直接的循环方式更加干净、更易读、更快，而且也更通用(因为根据定义，此法可以应用于任何可迭代对象，而根据索引访问的方式则只适用于序列，如列表)。但是，有时候在循环中，你的确需要同时获得索引和索引对应的子项。一个常见的理由是，你想重新绑定列表的新入口，必须将thelist[index]赋值为一个新的子项。为了支持这种需求，Python 提供了内建函数 enumerate，它接受任何可迭代的参数，并返回一个迭代器，迭代器产生的是一个(两个子项的元组)形如(index,item)的结果，一次一项。因此你的 for 子句的头部可以写成:

for index,item in enumerate(sequence):

这样，在for的主体中，索引和子项都是可以访问的。
为了帮助你记忆 enumerate 产生的结果，考虑惯用法d=dict(enumerate(L))。实际上从某种意义上来讲，用此法获得的字典d是等价于列表L的，因为对于任意一个有效的非负索引i，d[i] is L[i]都成立。