python之enumerate

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一般情况下，如果要对一个列表或者数组既要遍历索引又要遍历元素时，可以用enumerate

比如：

for index,value in enumerate(list):

print index,value

当然也可以

for i in range(0,len(list)):

print i,list[i]

相比较而言，前者更简练

另外一种使用情况，当要计算文件的行数的时候，可以这样写：

lineNum = len(open(fileName,'r').readlines())

不过如果文件巨大，这种方式可能会造成严重问题，比如机器挂掉

这个时候可以使用enumerate,python cookbook里举出了这样的例子

lineNum = -1

for count,line in enumerate(open(fileName,'r')):

print count

lineNum+=1

print lineNum

试过用上面的脚本来统计一个1GB大小的log文件(最后统计出来大约有18000000行），运行脚本的时候，CPU占用率比较高（看来是做计算的比较多），但是脚本用到的内存不多，显示的python占用内存为5M多

不过如果用readlines的方法，内存飙到了200M

将文本文件的全部内容按照分行，作为一个列表读出的5种方法

list_of_all_the_lines = file_object.readlines( )

list_of_all_the_lines = file_object.read( ).splitlines(1)

list_of_all_the_lines = file_object.read().splitlines( )

list_of_all_the_lines = file_object.read( ).split('\n')

list_of_all_the_lines = list(file_object)