在Python 2.7中

Python中的切片

[a:b:c]

len = length of string, tuple or list

c -- default is +1. The sign of c indicates forward or backward, absolute value of c indicates steps. Default is forward with step size 1. Positive means forward, negative means backward.

a --  When c is positive or blank, default is 0. When c is negative, default is -1.

b --  When c is positive or blank, default is len. When c is negative, default is -(len+1).

理解索引分配非常重要。

In forward direction, starts at 0 and ends at len-1

In backward direction, starts at -1 and ends at -len

当你说[a:b:c]时，你是说根据c的符号（向前或向后），从a开始，到b结束（不包括bth索引中的元素）。使用上面的索引规则，并记住您只能找到此范围内的元素：

-len, -len+1, -len+2, ..., 0, 1, 2,3,4 , len -1

但这一范围在两个方向上无限延伸：

...,-len -2 ,-len-1,-len, -len+1, -len+2, ..., 0, 1, 2,3,4 , len -1, len, len +1, len+2 , ....

例如：

             0    1    2   3    4   5   6   7   8   9   10   11
             a    s    t   r    i   n   g
    -9  -8  -7   -6   -5  -4   -3  -2  -1

如果在使用上面的a、b、c的规则进行遍历时，a、b和c的选择允许与上面的范围重叠，则会得到一个包含元素的列表（在遍历过程中被触摸），或者得到一个空列表。

最后一件事：如果a和b相等，那么也会得到一个空列表：

>>> l1
[2, 3, 4]

>>> l1[:]
[2, 3, 4]

>>> l1[::-1] # a default is -1 , b default is -(len+1)
[4, 3, 2]

>>> l1[:-4:-1] # a default is -1
[4, 3, 2]

>>> l1[:-3:-1] # a default is -1
[4, 3]

>>> l1[::] # c default is +1, so a default is 0, b default is len
[2, 3, 4]

>>> l1[::-1] # c is -1 , so a default is -1 and b default is -(len+1)
[4, 3, 2]


>>> l1[-100:-200:-1] # Interesting
[]

>>> l1[-1:-200:-1] # Interesting
[4, 3, 2]


>>> l1[-1:-1:1]
[]


>>> l1[-1:5:1] # Interesting
[4]


>>> l1[1:-7:1]
[]

>>> l1[1:-7:-1] # Interesting
[3, 2]

>>> l1[:-2:-2] # a default is -1, stop(b) at -2 , step(c) by 2 in reverse direction
[4]

Python教程对此进行了讨论（向下滚动一点，直到您了解到关于切片的部分）。

ASCII艺术图也有助于记住切片的工作方式：

 +---+---+---+---+---+---+
 | P | y | t | h | o | n |
 +---+---+---+---+---+---+
 0   1   2   3   4   5   6
-6  -5  -4  -3  -2  -1

记住切片工作方式的一种方法是将索引视为字符之间的指针，第一个字符的左边缘编号为0。然后，n个字符串的最后一个字符的右边缘具有索引n。

语法为：

a[start:stop]  # items start through stop-1
a[start:]      # items start through the rest of the array
a[:stop]       # items from the beginning through stop-1
a[:]           # a copy of the whole array

还有一个步长值，可用于上述任何一项：

a[start:stop:step] # start through not past stop, by step

要记住的关键点是：stop值表示不在所选切片中的第一个值。因此，停止和开始之间的区别是所选元素的数量（如果步骤为1，则为默认值）。

另一个特点是start或stop可以是负数，这意味着它从数组的末尾开始计数，而不是从开始计数。因此：

a[-1]    # last item in the array
a[-2:]   # last two items in the array
a[:-2]   # everything except the last two items

类似地，步骤可以是负数：

a[::-1]    # all items in the array, reversed
a[1::-1]   # the first two items, reversed
a[:-3:-1]  # the last two items, reversed
a[-3::-1]  # everything except the last two items, reversed

如果项目比你要求的少，Python对程序员很友好。例如，如果您请求一个[：-2]，而一个只包含一个元素，则会得到一个空列表而不是一个错误。有时你会更喜欢错误，所以你必须意识到这可能会发生。

与切片对象的关系

切片对象可以表示切片操作，即：

a[start:stop:step]

相当于：

a[slice(start, stop, step)]

根据参数的数量，切片对象的行为也略有不同，类似于range（），即切片（stop）和切片（start，stop[，step]）都受支持。要跳过指定给定参数，可以使用None，例如[start:]等同于[sslice（start，None）]或[：：-1]等同于[Sslice（None，None，-1）]。

虽然基于：的表示法对简单切片非常有用，但slice（）对象的显式使用简化了切片的编程生成。

通常，使用大量硬编码索引值编写代码会提高可读性以及维护混乱。例如，如果一年后你回到代码，你会看看它，想知道你写的时候在想什么只是一种更清楚地说明代码实际在做什么的方式。通常，内置slice（）创建一个切片对象，可以在切片的任何位置使用允许。例如：

>>> items = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> a = slice(2, 4)
>>> items[2:4]
[2, 3]
>>> items[a]
[2, 3]
>>> items[a] = [10,11]
>>> items
[0, 1, 10, 11, 4, 5, 6]
>>> del items[a]
>>> items
[0, 1, 4, 5, 6]

如果您有一个切片实例，您可以通过查看它的s.start、s.stop和s.step属性。例如：

>>>a=切片（10、50、2）>>>a.启动10>>>a.停止50>>>a.台阶2.>>>

Python切片表示法：

a[start:end:step]

对于开始和结束，负值被解释为相对于序列的结束。结束的正索引表示要包含的最后一个元素之后的位置。空白值默认如下：[+0:-0:1]。使用否定步骤会颠倒开始和结束的解释

该符号扩展到（numpy）矩阵和多维数组。例如，要分割整个列，可以使用：

m[::,0:2:] ## slice the first two columns

切片保存数组元素的引用，而不是副本。如果您想单独复制一个数组，可以使用deepcopy（）。

上面的答案不讨论切片分配。为了理解切片分配，可以在ASCII艺术中添加另一个概念：

                +---+---+---+---+---+---+
                | P | y | t | h | o | n |
                +---+---+---+---+---+---+
Slice position: 0   1   2   3   4   5   6
Index position:   0   1   2   3   4   5

>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
# Why the two sets of numbers:
# indexing gives items, not lists
>>> p[0]
 'P'
>>> p[5]
 'n'

# Slicing gives lists
>>> p[0:1]
 ['P']
>>> p[0:2]
 ['P','y']

一种启发式方法是，对于从零到n的切片，思考：“零是开始，从开始开始，在列表中取n个项目”。

>>> p[5] # the last of six items, indexed from zero
 'n'
>>> p[0:5] # does NOT include the last item!
 ['P','y','t','h','o']
>>> p[0:6] # not p[0:5]!!!
 ['P','y','t','h','o','n']

另一种启发式方法是，“对于任何一个切片，用零替换开头，应用前面的启发式方法获得列表的结尾，然后将第一个数字向后计数，以从开头删除项目”

>>> p[0:4] # Start at the beginning and count out 4 items
 ['P','y','t','h']
>>> p[1:4] # Take one item off the front
 ['y','t','h']
>>> p[2:4] # Take two items off the front
 ['t','h']
# etc.

切片分配的第一个规则是，由于切片返回一个列表，所以切片分配需要一个列表（或其他可迭代的）：

>>> p[2:3]
 ['t']
>>> p[2:3] = ['T']
>>> p
 ['P','y','T','h','o','n']
>>> p[2:3] = 't'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can only assign an iterable

切片分配的第二个规则（您也可以在上面看到）是，无论切片索引返回列表的哪个部分，都是由切片分配更改的相同部分：

>>> p[2:4]
 ['T','h']
>>> p[2:4] = ['t','r']
>>> p
 ['P','y','t','r','o','n']

切片分配的第三条规则是，分配的列表（可迭代）不必具有相同的长度；索引切片被简单地切片，并被分配的任何内容整体替换：

>>> p = ['P','y','t','h','o','n'] # Start over
>>> p[2:4] = ['s','p','a','m']
>>> p
 ['P','y','s','p','a','m','o','n']

最难习惯的部分是分配给空切片。使用启发式1和2，很容易让你的头脑围绕空切片进行索引：

>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[0:4]
 ['P','y','t','h']
>>> p[1:4]
 ['y','t','h']
>>> p[2:4]
 ['t','h']
>>> p[3:4]
 ['h']
>>> p[4:4]
 []

然后，一旦您看到了这一点，将切片分配给空切片也是有意义的：

>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[2:4] = ['x','y'] # Assigned list is same length as slice
>>> p
 ['P','y','x','y','o','n'] # Result is same length
>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[3:4] = ['x','y'] # Assigned list is longer than slice
>>> p
 ['P','y','t','x','y','o','n'] # The result is longer
>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[4:4] = ['x','y']
>>> p
 ['P','y','t','h','x','y','o','n'] # The result is longer still

请注意，因为我们没有更改切片的第二个编号（4），所以插入的项目总是紧靠“o”堆叠，即使我们分配给空切片也是如此。因此，空切片分配的位置是非空切片分配位置的逻辑扩展。

稍微后退一点，当你继续进行我们的切片开始计数过程时会发生什么？

>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[0:4]
 ['P','y','t','h']
>>> p[1:4]
 ['y','t','h']
>>> p[2:4]
 ['t','h']
>>> p[3:4]
 ['h']
>>> p[4:4]
 []
>>> p[5:4]
 []
>>> p[6:4]
 []

通过切片，一旦你完成，你就完成了；它不会开始向后倾斜。在Python中，除非使用负数明确要求，否则不会获得负的步幅。

>>> p[5:3:-1]
 ['n','o']

“一旦你完成了，你就完成了”规则会产生一些奇怪的后果：

>>> p[4:4]
 []
>>> p[5:4]
 []
>>> p[6:4]
 []
>>> p[6]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

事实上，与索引相比，Python切片具有奇怪的防错误性：

>>> p[100:200]
 []
>>> p[int(2e99):int(1e99)]
 []

这有时会派上用场，但也会导致一些奇怪的行为：

>>> p
 ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
>>> p[int(2e99):int(1e99)] = ['p','o','w','e','r']
>>> p
 ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', 'p', 'o', 'w', 'e', 'r']

根据您的应用程序，这可能。。。或者可能不。。。成为你在那里所希望的！

---

以下是我的原始答案。它对很多人都很有用，所以我不想删除它。

>>> r=[1,2,3,4]
>>> r[1:1]
[]
>>> r[1:1]=[9,8]
>>> r
[1, 9, 8, 2, 3, 4]
>>> r[1:1]=['blah']
>>> r
[1, 'blah', 9, 8, 2, 3, 4]

这也可以澄清切片和索引之间的区别。