这篇文章给大家介绍如何在Python中使用切片，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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，我曾写过一篇汇总文章（链接见文末）较全面地学习过它。文中详细地总结了切片的基础用法，现在回顾一下：
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。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、切片是伪独立对象
切片操作的返回结果是一个新的独立的序列（PS：也有例外，参见《 Python是否支持复制字符串呢？ 》）。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。
3、切片可作为占位符
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。
在写《 详解Python拼接字符串的七种方式 》的时候，我介绍了几种拼接字符串的方法，其中三种格式化类的拼接方法（即 %、format()、template）就是使用了占位符的思想。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]python主要应用领域有哪些
1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。
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