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。

在我看来，如果您按照以下方式查看Python字符串切片表示法（继续阅读），您将更好地理解和记忆它。

让我们使用以下字符串。。。

azString = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"

对于不知道的人，可以使用符号azString[x:y]从azString创建任何子字符串

来自其他编程语言，这是常识受到损害的时候。x和y是什么？

为了寻找一种记忆技巧，我不得不坐下来运行了几个场景，帮助我记住x和y是什么，并帮助我在第一次尝试时正确地切分字符串。

我的结论是，x和y应该被视为围绕我们想要增加的字符串的边界索引。因此，我们应该将表达式视为azString[index1，index2]，或者更清晰地视为azString[index_of_first_charactere，index_after_the_last_character]。

这是一个可视化的例子。。。

Letters   a b c d e f g h i j ...
         ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑
             ┊           ┊
Indexes  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
             ┊           ┊
cdefgh    index1       index2

因此，您所要做的就是将index1和index2设置为所需子字符串周围的值。例如，要获得子字符串“cdefgh”，可以使用azString[2:8]，因为“c”左侧的索引是2，而“h”右侧的索引是8。

请记住，我们正在设置边界。这些边界是可以放置一些括号的位置，括号将像这样围绕子字符串。。。

a b[c d e f g h]i j公司

这个技巧一直有效，而且很容易记住。

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。

我有点沮丧，因为找不到一个准确描述切片功能的在线源代码或Python文档。

我接受了Aaron Hall的建议，阅读了CPython源代码的相关部分，并编写了一些Python代码，这些代码执行切片与CPython中的切片类似。我已经用Python 3对整数列表进行了数百万次随机测试。

您可能会发现我的代码中对CPython中相关函数的引用很有用。

def slicer(x, start=None, stop=None, step=None):
    """ Return the result of slicing list x.  

    See the part of list_subscript() in listobject.c that pertains 
    to when the indexing item is a PySliceObject.
    """

    # Handle slicing index values of None, and a step value of 0.
    # See PySlice_Unpack() in sliceobject.c, which
    # extracts start, stop, step from a PySliceObject.
    maxint = 10000000       # A hack to simulate PY_SSIZE_T_MAX
    if step is None:
        step = 1
    elif step == 0:
        raise ValueError('slice step cannot be zero')

    if start is None:
        start = maxint if step < 0 else 0
    if stop is None:
        stop = -maxint if step < 0 else maxint

    # Handle negative slice indexes and bad slice indexes.
    # Compute number of elements in the slice as slice_length.
    # See PySlice_AdjustIndices() in sliceobject.c
    length = len(x)
    slice_length = 0

    if start < 0:
        start += length
        if start < 0:
            start = -1 if step < 0 else 0
    elif start >= length:
        start = length - 1 if step < 0 else length

    if stop < 0:
        stop += length
        if stop < 0:
            stop = -1 if step < 0 else 0
    elif stop > length:
        stop = length - 1 if step < 0 else length

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

    # Cases of step = 1 and step != 1 are treated separately
    if slice_length <= 0:
        return []
    elif step == 1:
        # See list_slice() in listobject.c
        result = []
        for i in range(stop - start):
            result.append(x[i+start])
        return result
    else:
        result = []
        cur = start
        for i in range(slice_length):
            result.append(x[cur])
            cur += step
        return result

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。