我们在查找序列类型（如字符串、列表、元组…）的单个元素时，可以通过索引值（或称下标）来获取；但是有时候需要获取其中的一个片段值的时候，就需要用到切片（slice）截取索引片段。
1、切片的基础用法
列表是 Python 中极为基础且重要的一种数据结构，也是最能发挥切片的用处的一种数据结构。
首先是切片的书写形式：[i : i+n : m] ；其中，i 是切片的起始索引值，为列表首位时可省略；i+n 是切片的结束位置，为列表末位时可省略；m 可以不提供，默认值是1，不允许为0 ，当m为负数时，列表翻转。注意：这些值都可以大于列表长度，不会报越界。
切片的基本含义是：从序列的第i位索引起，向右取到后n位元素为止，按m间隔过滤 。
li = [1, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 14, 16]
# 以下写法都可以表示整个列表，其中 X >= len(li)
li[0:X] == li[0:] == li[:X] == li[:] == li[::] == li[-X:X] == li[-X:]
li[1:5] == [4,5,6,7] # 从1起，取5-1位元素
li[1:5:2] == [4,6] # 从1起，取5-1位元素，按2间隔过滤
li[-1:] == [16] # 取倒数第一个元素
li[-4:-2] == [9, 11] # 从倒数第四起，取-2-(-4)=2位元素
li[:-2] == li[-len(li):-2]
== [1,4,5,6,7,9,11] # 从头开始，取-2-(-len(li))=7位元素
# 步长为负数时，列表先翻转，再截取
li[::-1] == [16,14,11,9,7,6,5,4,1] # 翻转整个列表
li[::-2] == [16,11,7,5,1] # 翻转整个列表，再按2间隔过滤
li[:-5:-1] == [16,14,11,9] # 翻转整个列表，取-5-(-len(li))=4位元素
li[:-5:-3] == [16,9] # 翻转整个列表，取-5-(-len(li))=4位元素，再按3间隔过滤
# 切片的步长不可以为0
li[::0] # 报错（ValueError: slice step cannot be zero）
上述的某些例子对于初学者（甚至很多老手）来说，可能还不好理解，但是它们都离不开切片的基本语法，所以为方便起见，我将它们也归入基础用法中。
对于这些样例，我个人总结出两条经验：
（1）牢牢记住公式[i : i+n : m]，当出现缺省值时，通过想象把公式补全；
（2）索引为负且步长为正时，按倒数计算索引位置；索引为负且步长为负时，先翻转列表，再按倒数计算索引位置。
2、切片的高级用法
一般而言，切片操作的返回结果是一个新的独立的序列。以列表为例，列表切片后得到的还是一个列表，占用新的内存地址。
当取出切片的结果时，它是一个独立对象，因此，可以将其用于赋值操作，也可以用于其它传递值的场景。但是，切片只是浅拷贝 ，它拷贝的是原列表中元素的引用，所以，当存在变长对象的元素时，新列表将受制于原列表。
li = [1, 2, 3, 4]
ls = li[::]
li == ls # True
id(li) == id(ls) # False
li.append(li[2:4]) # [1, 2, 3, 4, [3, 4]]
ls.extend(ls[2:4]) # [1, 2, 3, 4, 3, 4]
# 下例等价于判断li长度是否大于8
if(li[8:]):
print("not empty")
else:
print("empty")
# 切片列表受制于原列表
lo = [1,[1,1],2,3]
lp = lo[:2] # [1, [1, 1]]
lo[1].append(1) # [1, [1, 1, 1], 2, 3]
lp # [1, [1, 1, 1]]
由于可见，将切片结果取出，它可以作为独立对象使用，但是也要注意，是否取出了变长对象的元素。切片既可以作为独立对象被“取出”原序列，也可以留在原序列，作为一种占位符使用。对于列表来说，使用切片作为占位符，同样能够实现拼接列表的效果。特别需要注意的是，给切片赋值的必须是可迭代对象。
li = [1, 2, 3, 4]
# 在头部拼接
li[:0] = [0] # [0, 1, 2, 3, 4]
# 在末尾拼接
li[len(li):] = [5,7] # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 7]
# 在中部拼接
li[6:6] = [6] # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
# 给切片赋值的必须是可迭代对象
li[-1:-1] = 6 # （报错，TypeError: can only assign an iterable）
li[:0] = (9,) # [9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
li[:0] = range(3) # [0, 1, 2, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
上述例子中，若将切片作为独立对象取出，那你会发现它们都是空列表，即 li[:0]==li[len(li):]==li[6:6]==[] ，我将这种占位符称为“纯占位符”，对纯占位符赋值，并不会破坏原有的元素，只会在特定的索引位置中拼接进新的元素。删除纯占位符时，也不会影响列表中的元素。
与“纯占位符”相对应，“非纯占位符”的切片是非空列表，对它进行操作（赋值与删除），将会影响原始列表。如果说纯占位符可以实现列表的拼接，那么，非纯占位符可以实现列表的替换。
li = [1, 2, 3, 4]
# 不同位置的替换
li[:3] = [7,8,9] # [7, 8, 9, 4]
li[3:] = [5,6,7] # [7, 8, 9, 5, 6, 7]
li[2:4] = ['a','b'] # [7, 8, 'a', 'b', 6, 7]
# 非等长替换
li[2:4] = [1,2,3,4] # [7, 8, 1, 2, 3, 4, 6, 7]
li[2:6] = ['a'] # [7, 8, 'a', 6, 7]
# 删除元素
del li[2:3] # [7, 8, 6, 7]
切片占位符可以带步长，从而实现连续跨越性的替换或删除效果。需要注意的是，这种用法只支持等长替换。
li = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
li[::2] = ['a','b','c'] # ['a', 2, 'b', 4, 'c', 6]
li[::2] = [0]*3 # [0, 2, 0, 4, 0, 6]
li[::2] = ['w'] # 报错，attempt to assign sequence of size 1 to extended slice of size 3
del li[::2] # [2, 4, 6]
3、自定义对象实现切片功能
3.1、魔术方法：`getitem()`
想要使自定义对象支持切片语法并不难，只需要在定义类的时候给它实现魔术方法 __getitem__() 即可。所以，这里就先介绍一下这个方法。
语法：object.__getitem__(self, key)
概括翻译一下：__getitem__() 方法用于返回参数 key 所对应的值，这个 key 可以是整型数值和切片对象，并且支持负数索引；如果 key 不是以上两种类型，就会抛 TypeError；如果索引越界，会抛 IndexError ；如果定义的是映射类型，当 key 参数不是其对象的键值时，则会抛 KeyError 。
3.2、自定义序列实现切片功能
接下来，我们定义一个简单的 MyList ，并给它加上切片功能。（PS：仅作演示，不保证其它功能的完备性）。
import numbers
class MyList():
def __init__(self, anylist):
self.data = anylist
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, index):
print("key is : " + str(index))
cls = type(self)
if isinstance(index, slice):
print("data is : " + str(self.data[index]))
return cls(self.data[index])
elif isinstance(index, numbers.Integral):
return self.data[index]
else:
msg = "{cls.__name__} indices must be integers"
raise TypeError(msg.format(cls=cls))
l = MyList(["My", "name", "is", "Python猫"])
### 输出结果：
key is : 3
Python猫
key is : slice(None, 2, None)
data is : ['My', 'name']
<__main__.MyList object at 0x0000019CD83A7A90>
key is : hi
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: MyList indices must be integers or slices
从输出结果来看，自定义的 MyList 既支持按索引查找，也支持切片操作，这正是我们的目的。
3.3、自定义字典实现切片功能
切片是序列类型的特性，所以在上例中，我们不需要写切片的具体实现逻辑。但是，对于其它非序列类型的自定义对象，就得自己实现切片逻辑。以自定义字典为例（PS：仅作演示，不保证其它功能的完备性）：
class MyDict():
def __init__(self):
self.data = {}
def __len__(self):
return len(self.data)
def append(self, item):
self.data[len(self)] = item
def __getitem__(self, key):
if isinstance(key, int):
return self.data[key]
if isinstance(key, slice):
slicedkeys = list(self.data.keys())[key]
return {k: self.data[k] for k in slicedkeys}
else:
raise TypeError
d = MyDict()
d.append("My")
d.append("name")
d.append("is")
d.append("Python猫")
print(d[2])
print(d[:2])
print(d[-4:-2])
print(d['hi'])
### 输出结果：
is
{0: 'My', 1: 'name'}
{0: 'My', 1: 'name'}
Traceback (most recent call last):
...
TypeError
上例的关键点在于将字典的键值取出，并对键值的列表做切片处理，其妙处在于，不用担心索引越界和负数索引，将字典切片转换成了字典键值的切片，最终实现目的。
4、迭代器实现切片功能
迭代器是 Python 中独特的一种高级对象，它本身不具备切片功能，然而若能将它用于切片，这便仿佛是锦上添花，能达到如虎添翼的效果。
4.1、迭代与迭代器
首先，有几个基本概念要澄清：迭代、可迭代对象、迭代器。
迭代 是一种遍历容器类型对象（例如字符串、列表、字典等等）的方式，例如，我们说迭代一个字符串“abc”，指的就是从左往右依次、逐个取出它的全部字符的过程。（PS：汉语中迭代一词有循环反复、层层递进的意思，但 Python 中此词要理解成单向水平线性的，如果你不熟悉它，我建议直接将其理解为遍历。）
那么，怎么写出迭代操作的指令呢？最通用的书写语法就是 for 循环。
# for循环实现迭代过程
for char in "abc":
print(char, end=" ")
# 输出结果：a b c
for 循环可以实现迭代的过程，但是，并非所有对象都可以用于 for 循环，例如，上例中若将字符串“abc”换成任意整型数字，则会报错： 'int' object is not iterable .
这句报错中的单词“iterable”指的是“可迭代的”，即 int 类型不是可迭代的。而字符串（string）类型是可迭代的，同样地，列表、元组、字典等类型，都是可迭代的。
那怎么判断一个对象是否可迭代呢？为什么它们是可迭代的呢？怎么让一个对象可迭代呢？
要使一个对象可迭代，就要实现可迭代协议，即需要实现__iter__() 魔术方法，换言之，只要实现了这个魔术方法的对象都是可迭代对象。
那怎么判断一个对象是否实现了这个方法呢？除了上述的 for 循环外，我还知道四种方法：
# 方法1：dir()查看__iter__
dir(2) # 没有，略
dir("abc") # 有，略
# 方法2：isinstance()判断
import collections
isinstance(2, collections.Iterable) # False
isinstance("abc", collections.Iterable) # True
# 方法3：hasattr()判断
hasattr(2,"__iter__") # False
hasattr("abc","__iter__") # True
# 方法4：用iter()查看是否报错
iter(2) # 报错：'int' object is not iterable
iter("abc") # <str_iterator at 0x1e2396d8f28>
### PS：判断是否可迭代，还可以查看是否实现__getitem__，为方便描述，本文从略。
这几种方法中最值得一提的是 iter() 方法，它是 Python 的内置方法，其作用是将可迭代对象变成迭代器 。这句话可以解析出两层意思：（1）可迭代对象跟迭代器是两种东西；（2）可迭代对象能变成迭代器。
实际上，迭代器必然是可迭代对象，但可迭代对象不一定是迭代器。两者有多大的区别呢？
如上图蓝圈所示，普通可迭代对象与迭代器的最关键区别可概括为：一同两不同 ，所谓“一同”，即两者都是可迭代的（__iter__），所谓“两不同”，即可迭代对象在转化为迭代器后，它会丢失一些属性（__getitem__），同时也增加一些属性（__next__）。
首先看看增加的属性 __next__ ， 它是迭代器之所以是迭代器的关键，事实上，我们正是把同时实现了 __iter__ 方法 和 __next__ 方法的对象定义为迭代器的。
有了多出来的这个属性，可迭代对象不需要借助外部的 for 循环语法，就能实现自我的迭代/遍历过程。
可迭代对象就是能被“外部遍历”的对象，而迭代器是在此基础上，不仅外部可以被遍历，还能做到“自遍历”。
ob1 = "abc"
ob2 = iter("abc")
ob3 = iter("abc")
# ob1它遍历
for i in ob1:
print(i, end = " ") # a b c
for i in ob1:
print(i, end = " ") # a b c
# ob1自遍历
ob1.__next__() # 报错： 'str' object has no attribute '__next__'
# ob2它遍历
for i in ob2:
print(i, end = " ") # a b c
for i in ob2:
print(i, end = " ") # 无输出
# ob2自遍历
ob2.__next__() # 报错：StopIteration
# ob3自遍历
ob3.__next__() # a
ob3.__next__() # b
ob3.__next__() # c
ob3.__next__() # 报错：StopIteration
通过上述例子可看出，迭代器的优势在于支持自遍历，同时，它的特点是单向非循环的，一旦完成遍历，再次调用就会报错。
对此，我想到一个比方：普通可迭代对象就像是子弹匣，它遍历就是取出子弹，在完成操作后又装回去，所以可以反复遍历（即多次调用for循环，返回相同结果）；而迭代器就像是装载了子弹匣且不可拆卸的枪，进行它遍历或者自遍历都是发射子弹，这是消耗性的遍历，是无法复用的（即遍历会有尽头）。
写了这么多，稍微小结一下：迭代是一种遍历元素的方式，按照实现方式划分，有外部迭代与内部迭代两种，支持外部迭代（它遍历）的对象就是可迭代对象，而同时还支持内部迭代（自遍历）的对象就是迭代器；按照消费方式划分，可分为复用型迭代与一次性迭代，普通可迭代对象是复用型的，而迭代器是一次性的。
4.2、迭代器切片
前面提到了“一同两不同”，最后的不同是，普通可迭代对象在转化成迭代器的过程中会丢失一些属性，其中关键的属性是 __getitem__ 。在前一节中，我已经介绍了这个魔术方法，并用它实现了自定义对象的切片特性。
那么问题来了：为啥迭代器不继承这个属性呢？
首先，迭代器使用的是消耗型的遍历，这意味着它充满不确定性，即其长度与索引键值对是动态衰减的，所以很难 get 到它的 item ，也就不再需要 __getitem__ 属性了。
由此，新的问题来了：既然会丢失这么重要的属性（还包括其它未标识的属性），为什么还要使用迭代器呢？
这个问题的答案在于，迭代器拥有不可替代的强大的有用的功能，使得 Python 要如此设计它。限于篇幅，此处不再展开，后续我会专门填坑此话题。
还没完，死缠烂打的问题来了：能否令迭代器拥有这个属性呢，即令迭代器继续支持切片呢？
hi = "人生苦短，我用Python"
it = iter(hi)
# 普通切片
hi[-7:] # Python猫
# 反例：迭代器切片
it[-7:] # 报错：'str_iterator' object is not subscriptable
迭代器因为缺少__getitem__ ，因此不能使用普通的切片语法。想要实现切片，无非两种思路：一是自己造轮子，写实现的逻辑；二是找到封装好的轮子。
Python 的 itertools 模块就是我们要找的轮子，用它提供的方法可轻松实现迭代器切片。
import itertools
# 例1：简易迭代器
s = iter("123456789")
for x in itertools.islice(s, 2, 6):
print(x, end = " ") # 输出：3 4 5 6
for x in itertools.islice(s, 2, 6):
print(x, end = " ") # 输出：9
# 例2：斐波那契数列迭代器
class Fib():
def __init__(self):
self.a, self.b = 1, 1
def __iter__(self):
while True:
yield self.a
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
f = iter(Fib())
for x in itertools.islice(f, 2, 6):
print(x, end = " ") # 输出：2 3 5 8
for x in itertools.islice(f, 2, 6):
print(x, end = " ") # 输出：34 55 89 144
itertools 模块的 islice() 方法将迭代器与切片完美结合，终于回答了前面的问题。然而，迭代器切片跟普通切片相比，前者有很多局限性。首先，这个方法不是“纯函数”（纯函数需遵守“相同输入得到相同输出”的原则）；其次，它只支持正向切片，且不支持负数索引，这都是由迭代器的损耗性所决定的。
那么，我不禁要问：itertools 模块的切片方法用了什么实现逻辑呢？下方是官网提供的源码：
def islice(iterable, *args):
# islice('ABCDEFG', 2) --> A B
# islice('ABCDEFG', 2, 4) --> C D
# islice('ABCDEFG', 2, None) --> C D E F G
# islice('ABCDEFG', 0, None, 2) --> A C E G
s = slice(*args)
# 索引区间是[0,sys.maxsize]，默认步长是1
start, stop, step = s.start or 0, s.stop or sys.maxsize, s.step or 1
it = iter(range(start, stop, step))
try:
nexti = next(it)
except StopIteration:
# Consume *iterable* up to the *start* position.
for i, element in zip(range(start), iterable):
pass
return
try:
for i, element in enumerate(iterable):
if i == nexti:
yield element
nexti = next(it)
except StopIteration:
# Consume to *stop*.
for i, element in zip(range(i + 1, stop), iterable):
pass
islice() 方法的索引方向是受限的，但它也提供了一种可能性：即允许你对一个无穷的（在系统支持范围内）迭代器进行切片的能力。这是迭代器切片最具想象力的用途场景。
除此之外，迭代器切片还有一个很实在的应用场景：读取文件对象中给定行数范围的数据。
我们知道，从文件中读取内容主要有两种方法（参见之前关于文件读写的文章）：read() 适合读取内容较少的情况，或者是需要一次性处理全部内容的情况；而 readlines() 适用性更广，因为它是迭代地读取内容，既减少内存压力，又方便逐行对数据处理。
虽然 readlines() 有迭代读取的优势，但它是从头到尾逐行读取，若文件有几千行，而我们只想要读取少数特定行（例如第1000-1009行），那它还是效率太低了。考虑到文件对象天然就是迭代器 ，我们可以使用迭代器切片先行截取，然后再处理，如此效率将大大地提升。
# test.txt 文件内容
'''
python不错
我学Python
python is a cat.
this is the end.
'''
from itertools import islice
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
print(hasattr(f, "__next__")) # 判断是否迭代器
content = islice(f, 2, 4)
for line in content:
print(line.strip())
### 输出结果：
True
python is a cat.
this is the end.
本节内容较多，简单回顾一下：迭代器是一种特殊的可迭代对象，可用于它遍历与自遍历，但遍历过程是损耗型的，不具备循环复用性，因此，迭代器本身不支持切片操作；通过借助 itertools 模块，我们能实现迭代器切片，将两者的优势相结合，其主要用途在于截取大型迭代器（如无限数列、超大文件等等）的片段，实现精准的处理，从而大大地提升性能与效率。