已经有很多答案了，但我想添加一个性能比较

~$ python3.8 -m timeit -s 'fun = "this is fun;slicer = slice(0, 3)"' "fun_slice = fun[slicer]" 
10000000 loops, best of 5: 29.8 nsec per loop
~$ python3.8 -m timeit -s 'fun = "this is fun"' "fun_slice = fun[0:3]" 
10000000 loops, best of 5: 37.9 nsec per loop
~$ python3.8 -m timeit -s 'fun = "this is fun"' "fun_slice = fun[slice(0, 3)]" 
5000000 loops, best of 5: 68.7 nsec per loop
~$ python3.8 -m timeit -s 'fun = "this is fun"' "slicer = slice(0, 3)" 
5000000 loops, best of 5: 42.8 nsec per loop

因此，如果您重复使用同一个切片，使用切片对象将有益并提高可读性。然而，如果您只进行了几次切片，则应首选[：]表示法。

如果你觉得切片中的负指数令人困惑，这里有一个非常简单的方法来考虑：用len-index替换负指数。例如，用len（list）-3替换-3。

说明切片在内部做什么的最佳方法是在实现此操作的代码中显示它：

def slice(list, start = None, end = None, step = 1):
  # Take care of missing start/end parameters
  start = 0 if start is None else start
  end = len(list) if end is None else end

  # Take care of negative start/end parameters
  start = len(list) + start if start < 0 else start
  end = len(list) + end if end < 0 else end

  # Now just execute a for-loop with start, end and step
  return [list[i] for i in range(start, end, step)]

基本的切片技术是定义起点、终点和步长（也称为步幅）。

首先，我们将创建一个用于切片的值列表。

创建两个要切片的列表。第一个是从1到9的数字列表（列表a）。第二个也是数字列表，从0到9（列表B）：

A = list(range(1, 10, 1)) # Start, stop, and step
B = list(range(9))

print("This is List A:", A)
print("This is List B:", B)

索引A中的数字3和B中的数字6。

print(A[2])
print(B[6])

基本切片

用于切片的扩展索引语法是aList[start:stop:step]。start参数和step参数都默认为None，唯一需要的参数是stop。您是否注意到这与使用范围定义列表A和B的方式类似？这是因为切片对象表示由范围（开始、停止、步骤）指定的索引集。

如您所见，仅定义stop返回一个元素。由于start默认为none，这意味着只检索一个元素。

需要注意的是，第一个元素是索引0，而不是索引1。这就是为什么我们在本练习中使用两个列表。列表A的元素根据序号位置进行编号（第一个元素是1，第二个元素是2，等等），而列表B的元素是用于对其进行索引的数字（对于第一个元素，[0]，等等）。

通过扩展索引语法，我们可以检索一系列值。例如，使用冒号检索所有值。

A[:]

要检索元素的子集，需要定义开始和停止位置。

给定模式aList[start:stop]，从列表A中检索前两个元素。

简单易懂：

在Python中，切片符号a[start:stop:step]可以用于从序列中选择一系列元素（例如列表、元组或字符串）。

起始索引是包括在切片中的第一个元素，

停止索引是从切片中排除的第一个元素，也是最后一个元素

步长值是切片元素之间的索引数。

例如，考虑以下列表：

a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果要选择a的所有元素，可以使用切片符号a[：]：

>>> a[:]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果我们想选择a的所有元素，但跳过其他元素，我们可以使用切片符号a[：：2]：

>>> a[::2]
[0, 2, 4, 6, 8]

如果我们想选择从第三个元素（索引2）到第七个元素（索引号6）的所有元素，我们可以使用切片符号a[2:7]：

>>> a[2:7]
[2, 3, 4, 5, 6]

如果我们想选择从第三个元素（索引2）到第七个元素（索引号6）的所有元素，但跳过其他元素，我们可以使用切片符号a[2:7:2]：

>>> a[2:7:2]
[2, 4, 6]

如果我们想选择从第三个元素（索引2）到列表末尾的所有元素，我们可以使用切片符号a[2:]：

>>> a[2:]
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果我们想选择从列表开头到第七个元素（索引6）的所有元素，我们可以使用切片符号a[：7]：

>>> a[:7]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

如果您想了解有关切片表示法的更多信息，可以参考Python官方文档：链接1链接2

这是我教新手切片的方法：

理解索引和切片之间的区别：

WikiPython有一幅惊人的图片，它清楚地区分了索引和切片。

这是一个包含六个元素的列表。为了更好地理解切片，请将该列表视为一组放在一起的六个框。每个盒子里都有一个字母表。

索引就像处理盒子的内容。您可以检查任何框的内容。但是你不能同时检查多个盒子的内容。你甚至可以替换盒子里的东西。但你不能在一个盒子里放两个球，也不能一次换两个球。

In [122]: alpha = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

In [123]: alpha
Out[123]: ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

In [124]: alpha[0]
Out[124]: 'a'

In [127]: alpha[0] = 'A'

In [128]: alpha
Out[128]: ['A', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

In [129]: alpha[0,1]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-129-c7eb16585371> in <module>()
----> 1 alpha[0,1]

TypeError: list indices must be integers, not tuple

切片就像处理盒子一样。你可以拿起第一个盒子放在另一张桌子上。要拿起盒子，你只需要知道盒子的开始和结束位置。

您甚至可以选择前三个框或最后两个框，或1到4之间的所有框。所以，如果你知道开始和结束，你可以选择任何一组框。这些位置称为开始和停止位置。

有趣的是，您可以同时替换多个框。此外，您可以在任何地方放置多个盒子。

In [130]: alpha[0:1]
Out[130]: ['A']

In [131]: alpha[0:1] = 'a'

In [132]: alpha
Out[132]: ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

In [133]: alpha[0:2] = ['A', 'B']

In [134]: alpha
Out[134]: ['A', 'B', 'c', 'd', 'e', 'f']

In [135]: alpha[2:2] = ['x', 'xx']

In [136]: alpha
Out[136]: ['A', 'B', 'x', 'xx', 'c', 'd', 'e', 'f']

切片步骤：

到目前为止，您已连续拾取箱子。但有时你需要单独拾取。例如，您可以每隔一秒钟拾取一个盒子。你甚至可以从最后每隔三个盒子取一个。该值称为步长。这代表了您连续拾取之间的差距。如果您从开始到结束拾取框，则步长应为正值，反之亦然。

In [137]: alpha = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

In [142]: alpha[1:5:2]
Out[142]: ['b', 'd']

In [143]: alpha[-1:-5:-2]
Out[143]: ['f', 'd']

In [144]: alpha[1:5:-2]
Out[144]: []

In [145]: alpha[-1:-5:2]
Out[145]: []

Python如何找出缺少的参数：

切片时，如果忽略了任何参数，Python会尝试自动计算。

如果您检查CPython的源代码，您会发现一个名为PySlice_GetIndices Ex（）的函数，它计算出任何给定参数的切片索引。下面是Python中的逻辑等价代码。

此函数采用Python对象和可选参数进行切片，并返回所请求切片的开始、停止、步骤和切片长度。

def py_slice_get_indices_ex(obj, start=None, stop=None, step=None):

    length = len(obj)

    if step is None:
        step = 1
    if step == 0:
        raise Exception("Step cannot be zero.")

    if start is None:
        start = 0 if step > 0 else length - 1
    else:
        if start < 0:
            start += length
        if start < 0:
            start = 0 if step > 0 else -1
        if start >= length:
            start = length if step > 0 else length - 1

    if stop is None:
        stop = length if step > 0 else -1
    else:
        if stop < 0:
            stop += length
        if stop < 0:
            stop = 0 if step > 0 else -1
        if stop >= length:
            stop = length if step > 0 else length - 1

    if (step < 0 and stop >= start) or (step > 0 and start >= stop):
        slice_length = 0
    elif step < 0:
        slice_length = (stop - start + 1)/(step) + 1
    else:
        slice_length = (stop - start - 1)/(step) + 1

    return (start, stop, step, slice_length)

这就是切片背后的智慧。由于Python有一个名为slice的内置函数，您可以传递一些参数，并检查它如何巧妙地计算缺少的参数。

In [21]: alpha = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

In [22]: s = slice(None, None, None)

In [23]: s
Out[23]: slice(None, None, None)

In [24]: s.indices(len(alpha))
Out[24]: (0, 6, 1)

In [25]: range(*s.indices(len(alpha)))
Out[25]: [0, 1, 2, 3, 4, 5]

In [26]: s = slice(None, None, -1)

In [27]: range(*s.indices(len(alpha)))
Out[27]: [5, 4, 3, 2, 1, 0]

In [28]: s = slice(None, 3, -1)

In [29]: range(*s.indices(len(alpha)))
Out[29]: [5, 4]

注：这篇文章最初写在我的博客《Python切片背后的智能》中。

我自己使用“元素之间的索引点”方法来思考它，但描述它的一种方式有时有助于其他人获得它：

mylist[X:Y]

X是所需的第一个元素的索引。Y是不需要的第一个元素的索引。