1、zip() 函数

用于将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元组，然后返回由这些元组组成的列表。

2、语法

zip([iterable, ...])

3、返回值

返回由元组组成的列表；

如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。

4、使用zip函数, 把key和value的list组合在一起, 再转成字典(dict)。

实例

>>> keys= ['id', 'name', 'pwd']
>>> values = [[2, '123', '567'],[3, '456', '899']]
# 先遍历rows里面的值，然后在用zip反转
>>> a = [dict(zip(keys,values)) for row in values] if values else None
>>> print(a)
[{'name': [3, '456', '899'], 'id': [2, '123', '567']}, {'name': [3, '456', '899'], 'id': [2, '123', '567']}]

1.Scrapy

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。

2.PySpider

pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。

3.Crawley

Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。

4、Portia

是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核;可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识;动态匹配相同模板的内容。

方法一：使用&计算

lis1,lis2=[1,2],[1]

print(list(set(lis1) & set(lis2)))

输出为：[1]

方法二：使用python推导式计算

lst_a = [1,2,3,4,5]
lst_b = [3,4,5,6,7]
lst_c = [x for x in lst_b if x in lst_a]
# lst_c = [x for x in lst_a if x in lst_b]
print(lst_c)

输出

[3, 4, 5]

方法三：使用python集合的内置方法计算

L = [[1,2,3,4], [2,3,4,5], [3,4,5,6],[1,2,3,4,5,6]]
P = set(L[0]).intersection(*L[1:])
print(P)

输出

{3, 4}