定义：zip([iterable,
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...])
zip()是Python的一个内建函数，它接受一系列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tuple（元组），然后返回由这些
tuples组成的list（列表）。若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符，可以将list
unzip（解压），看下面的例子就明白了：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
a
=
[1,2,3]
b
=
[4,5,6]
c
=
[4,5,6,7,8]
zipped
=
zip(a,b)
[(1,
4),
(2,
5),
(3,
6)]
zip(a,c)
[(1,
4),
(2,
5),
(3,
6)]
zip(*zipped)
[(1,
2,
3),
(4,
5,
6)]
对于这个并不是很常用函数，下面举几个例子说明它的用法：
*
二维矩阵变换（矩阵的行列互换）
比如我们有一个由列表描述的二维矩阵
a
=
[[1,
2,
3],
[4,
5,
6],
[7,
8,
9]]
通过python列表推导的方法，我们也能轻易完成这个任务
1
2
[
[row[col]
for
row
in
a]
for
col
in
range(len(a[0]))]
[[1,
4,
7],
[2,
5,
8],
[3,
6,
9]]
另外一种让人困惑的方法就是利用zip函数：
1
2
3
4
5
a
=
[[1,
2,
3],
[4,
5,
6],
[7,
8,
9]]
zip(*a)
[(1,
4,
7),
(2,
5,
8),
(3,
6,
9)]
map(list,zip(*a))
[[1,
4,
7],
[2,
5,
8],
[3,
6,
9]]
这种方法速度更快但也更难以理解，将list看成tuple解压，恰好得到我们“行列互换”的效果，再通过对每个元素应用list()函数，将tuple转换为list
*
以指定概率获取元素
1
2
3
4
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6
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26
27
import
random
def
random_pick(seq,probabilities):
x
=
random.uniform(0,
1)
cumulative_probability
=
0.0
for
item,
item_probability
in
zip(seq,
probabilities):
cumulative_probability
+=
item_probability
if
x
cumulative_probability:
break
return
item
for
i
in
range(15):
random_pick("abc",[0.1,0.3,0.6])
'c'
'b'
'c'
'c'
'a'
'b'
'c'
'c'
'c'
'a'
'b'
'b'
'c'
'a'
'c'
这个函数有个限制，指定概率的列表必须和元素一一对应，而且和为1，否则这个函数可能不能像预想的那样工作。
稍微解释下，先利用random.uniform()函数生成一个0-1之间的随机数并复制给x，利用zip()函数将元素和他对应的概率打包成tuple，然后将每个元素的概率进行叠加，直到和大于x终止循环
这样，”a”被选中的概率就是x取值位于0-0.1的概率，同理”b”为0.1-0.4，”c”为0.4-1.0，假设x是在0-1之间平均取值的，显然我们的目的已经达到
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。
1、python使用zipfile模块压缩和解压ZIP文件
2、读取zip文件
首先，通过zipfile模块打开指定zip文件，如：
zpfd = zipfile.ZipFile(path, mode='r')
对于zipfile，其标志与open所用的打开文件标志有所不同，不能识别 'rb'。
然后，读取zip文件中的内容，zipfile对象提供一个read(name)的方法，name为zip文件中的一个文件入口，执行完成之后，将返回读出的内容，如：
for filename in zpfd.namelist():
tmpcont = zpfd.read(filename)
print 'len(tmpcont)', 'tmpcont'
需要注意的是，读取zip文件时，只能读取内容
3、写入zip文件
首先，需要zipfile模块写打开或创建zip文件，如：
zpfd = zipfile.ZipFile(path, mode='w')
写打开是标志可以为'w'或'a'('a'表示写入一个zip文件)， 或者传入第三个参数cmopression压缩标志
compression=zipfile.ZIP_DEFLATED 需要导入zlib模块
compression=zipfile.ZIP_STORED则表示只对文件进行打包，并不压缩
写
入有两种方式，一种是直接写入一个已经存在的文件，可使用zipfile对象中write(filename, arcname,
compress_type)第一个参数为文件名，第二个参数指写入zip文件中的文件名，默认与filename一致，第三个参数压缩标志可以覆盖打开
zipfile时的使用参数；另一种是写入一个字符串，可使用zipfile对象中的writestr(zinfo_or_arcname,
bytes)，第一个参数是zipinfo对象或写到zip文件中的压缩名，第二个参数是待写入的字符串
4、最后，对于打开的zipfile对象需要进行关闭，从而使得写入内容真正写入磁盘，即：
zpfd.close()
重庆分公司
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