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。

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。

前面的答案没有讨论使用著名的NumPy包可以实现的多维数组切片：

切片也可以应用于多维数组。

# Here, a is a NumPy array

>>> a
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12]])
>>> a[:2, 0:3:2]
array([[1, 3],
       [5, 7]])

逗号前的“：2”作用于第一维度，逗号后的“0:3:2”作用于第二维度。

我发现更容易记住它是如何工作的，然后我可以找出任何特定的开始/停止/步骤组合。

首先了解range（）是很有启发性的：

def range(start=0, stop, step=1):  # Illegal syntax, but that's the effect
    i = start
    while (i < stop if step > 0 else i > stop):
        yield i
        i += step

从起点开始，一步一步递增，不要到达终点。非常简单。

关于消极步骤，需要记住的一点是，停止总是被排除的终点，无论它是高还是低。如果您希望相同的切片以相反的顺序进行，则单独进行反转会更为简单：例如，“abcde”[1:-2][:：-1]从左侧切下一个字符，从右侧切下两个字符，然后反转。（另请参见reversed（）。）

序列切片是相同的，只是它首先规范了负索引，并且它永远不能超出序列：

TODO:当abs（step）>1时，下面的代码出现了一个错误：“从不超出序列”；我认为我修补了它是正确的，但很难理解。

def this_is_how_slicing_works(seq, start=None, stop=None, step=1):
    if start is None:
        start = (0 if step > 0 else len(seq)-1)
    elif start < 0:
        start += len(seq)
    if not 0 <= start < len(seq):  # clip if still outside bounds
        start = (0 if step > 0 else len(seq)-1)
    if stop is None:
        stop = (len(seq) if step > 0 else -1)  # really -1, not last element
    elif stop < 0:
        stop += len(seq)
    for i in range(start, stop, step):
        if 0 <= i < len(seq):
            yield seq[i]

不要担心“无”的细节——只需记住，省略开始和/或停止总是正确的做法，以提供整个序列。

首先规范化负索引允许开始和/或停止从结尾独立计数：'abcde'[1:-2]=='abcde'[1:3]=='bc'，尽管范围（1，-2）==[]。标准化有时被认为是“对长度取模”，但注意它只增加了一次长度：例如，“abcde”[-53:42]只是整个字符串。

使用一点后，我意识到最简单的描述是它与for循环中的参数完全相同。。。

(from:to:step)

其中任何一项都是可选的：

(:to:step)
(from::step)
(from:to)

然后，负索引只需要将字符串的长度添加到负索引中即可理解它。

不管怎样，这对我来说都很有效。。。