我们在处理数据的时候，如果有多个不同名称的数据需要我们同时处理，很多小伙伴就会把它们分两个步骤同时进行。当然这样也是可行的，只是运行的时间和代码的使用上就比较耗费时间。其实我们完全可以使用zip函数来帮助我们同时进行运行，接下来我们为大家带来zip的基本示例用法。
zip的应用场景非常简单，就是我们想要同时迭代多份数据，比如用户的名字和用户的职业数据是分开的，我们希望同时遍历一个用户的职业和名字。如果不使用zip，我们可能只能放弃迭代器回到传统的下标遍历的模式了。
这样当然是可以的，不过有两个小问题，第一个小问题当然是代码的可读性变差了，不够pythonic，第二个问题是我们需要维护两个容器长度不一样的情况，会增加额外的代码。而使用zip，可以同时解决以上两个问题。
示例1：
x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] xyz = zip(x, y, z) print xyz 运行的结果是： [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] 从这个结果可以看出zip函数的基本运作方式。
示例2：
x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6, 7] xy = zip(x, y) print xy
运行的结果是：
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
从这个结果可以看出zip函数的长度处理方式。
相信经过上面两个代码的演示，小伙伴们已经初步学会了使用zip函数。在处理多个不同迭代数据上，也不用使用大量的代码来进行操作了。
