在python的可序列化的数据处理中，我们经常性的会采用range()函数进行数据处理。
enumerate多用于在for循环中得到计数，利用它可以同时获得索引和值，即需要index和value值的时候可以使用enumerate()函数。
当然，同样的需求使用range()函数也可以实现，只是步骤会比较繁复，可以看下面的一组可序列化数据的处理比较。
# Creating a list of strings.
list_ = ['Java', 'Python', 'C', 'C++', 'C#', 'Scala', 'JavaScript']
使用range()函数处理索引和值
for index in range(len(list_)):
value = list_[index]
print('索引：{0}，值：{1}'.format(index, value))
# 索引：0，值：Java
# 索引：1，值：Python
# 索引：2，值：C
# 索引：3，值：C++
# 索引：4，值：C#
# 索引：5，值：Scala
# 索引：6，值：JavaScript
使用enumerate()函数处理索引和值
for index, value in enumerate(list_):
print('索引：{0}，值：{1}'.format(index, value))
# 索引：0，值：Java
# 索引：1，值：Python
# 索引：2，值：C
# 索引：3，值：C++
# 索引：4，值：C#
# 索引：5，值：Scala
# 索引：6，值：JavaScript
根据上面的代码块结果得知，处理同样逻辑的序列化数据enumerate函数的方式确实比较简便一些。
此外，在处理序列化的数据时可以个性化的定义遍历索引的起始位置。
for index, value in enumerate(list_, start=3):
print('索引：{0}，值：{1}'.format(index, value))
# 索引：3，值：Java
# 索引：4，值：Python
# 索引：5，值：C
# 索引：6，值：C++
# 索引：7，值：C#
# 索引：8，值：Scala
# 索引：9，值：JavaScript
注意：这里我们来看一下被enumerate函数处理过的list_变成了什么？
# Printing the result of the enumerate function.
print('list_对象转换后结果：', enumerate(list_))
# list_对象转换后结果： <enumerate object at 0x00000176E63A9480>
若是正常情况下打印的list_应该是一个数据的列表，而这里则是被转换为enumerate管理了。
enumerate函数是支持所有序列化数据的，即列表、字典、字符串等等都是可以支持的。
并且enumerate本身作为python的内置函数自然有他强大的理由，方便我们使用，下面展示一下另外几种序列化数据的操作。
enumerate遍历字符串
# Creating a string object.
str_ = 'Python 集中营'
for index, value in enumerate(str_):
print('索引：{0}，值：{1}'.format(index, value))
# 索引：0，值：P
# 索引：1，值：y
# 索引：2，值：t
# 索引：3，值：h
# 索引：4，值：o
# 索引：5，值：n
# 索引：6，值：
# 索引：7，值：集
# 索引：8，值：中
# 索引：9，值：营
enumerate遍历字典
# Creating a dictionary object.
dict_ = {'name': 'Python 集中营','age': 2,'表现': 'sss+'}
for index, key in enumerate(dict_):
print('索引：{0}，键：{1}，值：{2}'.format(index, key, dict_[key]))
# 索引：0，键：name，值：Python 集中营
# 索引：1，键：age，值：2
# 索引：2，键：表现，值：sss+
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