Python基础知识：切片

什么是切片操作

在Python中，切片(slice)是对序列型对象(如list, string, tuple)的一种高级索引方法。普通索引只取出序列中一个下标对应的元素，而切片取出序列中一个范围对应的元素，这里的范围不是狭义上的连续片段。下面的代码初步展示了切片索引的力量。

 >>> a = list(range(10))
 >>> a
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
 >>> a[:5]
 [0, 1, 2, 3, 4]
 >>> a[5:]
 [5, 6, 7, 8, 9]
 >>> a[2:8]
 [2, 3, 4, 5, 6, 7]
 >>> a[::2]
 [0, 2, 4, 6, 8]
 >>> a[::-1]
 [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

你可能还看不懂具体的语法(这正是本篇要介绍的)，但你应该已经领略到了切片的花式操作。

写这篇文章的初衷是，一方面切片操作是Python中非常常见的，另一方面网上却很难找到全面系统的解析，比如以下结果是否让人有些迷惑：

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

为什么有len(a)和省略len(a)结果会不一样？

本文致力于真正讲清楚Python切片的使用方法。若您希望进一步了解切片的实现原理，以帮助我们自定义类的切片操作，敬请期待本文的续篇，《切片完全指南(原理篇)》。

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基本索引

我们从Python的基本索引开始，即单个整数的索引。假设被索引的序列仍为之前提到的a，则基本索引的语法为a[index]，其中index为下标。读者可能会觉得这里过于简单，但我们要强调的是Python一个语法糖：负数下标索引，即：index可以取为负数，当其为-n时，对倒数第n个元素进行索引。我们用一张表格值观展示a的索引范围。

非负下标索引和负数下标索引共同构成了Python索引的有效范围：​。有效范围的概念对切片的理解非常重要，在基本索引中，索引超出有效范围时会抛出IndexError异常：

 >>> a
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
 >>> a[10]
 Traceback (most recent call last):
   File "", line 1, in 
 IndexError: list index out of range
 >>> a[-11]
 Traceback (most recent call last):
   File "", line 1, in 
 IndexError: list index out of range

但在切片中不是这样，我们将在下文具体解释。

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简单切片

简单切片指的是这样的切片形式：a[start:stop]，其行为是得到下标在这样一个前闭后开区间范围内的元素，其中start和stop为负数时，简单看作是负数下标对应的位置即可：

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

事情到这里也很简单，下面着重讲解两个比较特殊的情况：超出有效索引范围和缺省。

超出有效索引范围

当start或stop超出上文提到的有效索引范围​时，切片操作不会抛出异常，而是进行截断。可以这样去理解截断机制：我们假象把索引范围扩充到全体整数，只不过小于​或大于​的区域对应空元素，在这个扩充后的数轴上进行切片，只需把最终结果中的所有空元素忽略即可。

来看几个具体的例子

 >>> a
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
 >>> a[-100:5]
 [0, 1, 2, 3, 4]
 >>> a[5:100]
 [5, 6, 7, 8, 9]
 >>> a[-100:100]
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
 >>> a[100:1000]
 []

另外，如果start的位置比stop还靠后怎么办？Python还是不会抛出异常，而是直接返回空序列：

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

缺省

start和stop都是可以缺省的，在缺省的情况下，Python的行为是尽可能取最大区间，具体来说：

按照扩充索引范围的观点， start的缺省值是 无穷小(​)， stop的缺省值是 无穷大(​)。

 >>> a
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
 >>> a[:5]
 [0, 1, 2, 3, 4]
 >>> a[5:]
 [5, 6, 7, 8, 9]
 >>> a[100:]
 []

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扩展切片

早期的Python解释器仅支持上述a[start:stop]形式的基本切片，后来加入了下面要介绍的切片形式，扩展切片的名称也流传下来，实际上不用担心，这早已是Python所支持的标准语法。

扩展切片指的是这样的切片形式：a[start:stop:step]，其中step是一个非零整数，即比简单切片多了调整步长的功能，此时切片的行为可概括为：从start对应的位置出发，以step为步长索引序列，直至越过stop对应的位置，且不包括stop本身。事实上，简单切片就是step=1的扩展切片的特殊情况。需要详细解释的是step分别为正数和负数的两种情况。

step为正数

当step为正数时，切片行为很容易理解，start和stop的截断和缺省规则也与简单切片完全一致：

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

step为负数

当step为负数时，切片将其解释为从start出发以步长|step|逆序索引序列，此时，start和stop的截断依然遵循前述规则，但缺省发生一点变化，因为我们说过，在缺省的情况下，Python的行为是尽可能取最大区间，此时访问是逆序的，start应尽量取大，stop应尽量取小，才能保证区间最大，因此：

按照扩充索引范围的观点， start的缺省值是 无穷大(​)， stop的缺省值是 无穷小(​)

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