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.>>>

您可以使用切片语法返回字符序列。

指定用冒号分隔的开始和结束索引，以返回字符串的一部分。

例子：

获取从位置2到位置5的字符（不包括）：

b = "Hello, World!"
print(b[2:5])

从开始切片

通过省略起始索引，范围将从第一个字符开始：

例子：

获取从开始到位置5的字符（不包括）：

b = "Hello, World!"
print(b[:5])

切片到底

通过省略结束索引，范围将结束：

例子：

从位置2获取字符，一直到结尾：

b = "Hello, World!"
print(b[2:])

负索引

使用负索引从字符串末尾开始切片：实例

获取字符：

来自：“世界！”中的“o”（位置-5）

至，但不包括：“世界！”中的“d”（位置-2）：

b = "Hello, World!"
print(b[-5:-2])

我个人认为这就像一个for循环：

a[start:end:step]
# for(i = start; i < end; i += step)

此外，请注意，start和end的负值是相对于列表末尾的，并且在上面的示例中通过given_index+a.shape[0]计算。

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。

枚举序列x语法允许的可能性：

>>> x[:]                # [x[0],   x[1],          ..., x[-1]    ]
>>> x[low:]             # [x[low], x[low+1],      ..., x[-1]    ]
>>> x[:high]            # [x[0],   x[1],          ..., x[high-1]]
>>> x[low:high]         # [x[low], x[low+1],      ..., x[high-1]]
>>> x[::stride]         # [x[0],   x[stride],     ..., x[-1]    ]
>>> x[low::stride]      # [x[low], x[low+stride], ..., x[-1]    ]
>>> x[:high:stride]     # [x[0],   x[stride],     ..., x[high-1]]
>>> x[low:high:stride]  # [x[low], x[low+stride], ..., x[high-1]]

当然，如果（高低）%步幅！=0，则终点将略低于高1。

如果步幅为负，则由于我们正在倒计时，顺序会有点改变：

>>> x[::-stride]        # [x[-1],   x[-1-stride],   ..., x[0]    ]
>>> x[high::-stride]    # [x[high], x[high-stride], ..., x[0]    ]
>>> x[:low:-stride]     # [x[-1],   x[-1-stride],   ..., x[low+1]]
>>> x[high:low:-stride] # [x[high], x[high-stride], ..., x[low+1]]

扩展切片（带逗号和省略号）通常仅用于特殊数据结构（如NumPy）；基本序列不支持它们。

>>> class slicee:
...     def __getitem__(self, item):
...         return repr(item)
...
>>> slicee()[0, 1:2, ::5, ...]
'(0, slice(1, 2, None), slice(None, None, 5), Ellipsis)'

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！

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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。