详解Python进阶之切片的误区与高级用法

众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串、列表、元组...)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢?

切片(slice)就是一种截取索引片段的技术,借助切片技术,我们可以十分灵活地处理序列类型的对象。通常来说,切片的作用就是截取序列对象,然而,它还有一些使用误区与高级用法,都值得我们注意。所以,本文将主要跟大家一起来探讨这些内容,希望你能学有所获。

事先声明,切片并非列表的专属操作,但因为列表最具有代表性,所以,本文仅以列表为例作探讨。

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]

4、更多思考

其它编程语言是否有类似于 Python 的切片操作呢?有什么差异?

我在交流群里问了这个问题,小伙伴们纷纷说 Java、Go、Ruby......在查看相关资料的时候,我发现 Go 语言的切片是挺奇怪的设计。首先,它是一种特殊类型,即对数组(array)做切片后,得到的竟然不是一个数组;其次,你可以创建和初始化一个切片,需要声明长度(len)和容量(cap);再者,它还存在超出底层数组的界限而需要进行扩容的动态机制,这倒是跟 Python 列表的超额分配机制有一定相似性......

在我看来,无论是用意,还是写法和用法,都是 Python 的切片操作更明了与好用。所以,本文就不再进行跨编程语言的比较了(唔,好吧我承认,其实是我不怎么懂其它编程语言......)

最后,还有一个问题: Python 的切片操作有什么底层原理呢? 我们是否可以自定义切片操作呢?限于篇幅,我将在下次推文中跟大家一起学习,敬请期待。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python面向对象进阶学习

    在前面的章节我们已经了解了面向对象的入门知识,知道了如何定义类,如何创建对象以及如何给对象发消息.为了能够更好的使用面向对象编程思想进行程序开发,我们还需要对Python中的面向对象编程进行更为深入的了解. @property装饰器 之前我们讨论过Python中属性和方法访问权限的问题,虽然我们不建议将属性设置为私有的,但是如果直接将属性暴露给外界也是有问题的,比如我们没有办法检查赋给属性的值是否有效.我们之前的建议是将属性命名以单下划线开头,通过这种方式来暗示属性是受保护的,不建议外界直接访问

  • Python 数据处理库 pandas进阶教程

    前言 本文紧接着前一篇的入门教程,会介绍一些关于pandas的进阶知识.建议读者在阅读本文之前先看完pandas入门教程. 同样的,本文的测试数据和源码可以在这里获取: Github:pandas_tutorial. 数据访问 在入门教程中,我们已经使用过访问数据的方法.这里我们再集中看一下. 注:这里的数据访问方法既适用于Series,也适用于DataFrame. 基础方法:[]和. 这是两种最直观的方法,任何有面向对象编程经验的人应该都很容易理解.下面是一个代码示例: # select_da

  • python进阶之多线程对同一个全局变量的处理方法

    通常情况下: from threading import Thread global_num = 0 def func1(): global global_num for i in range(1000000): global_num += 1 print('---------func1:global_num=%s--------'%global_num) def func2(): global global_num for i in range(1000000): global_num +=

  • Python语言进阶知识点总结

    数据结构和算法 算法:解决问题的方法和步骤 评价算法的好坏:渐近时间复杂度和渐近空间复杂度. 渐近时间复杂度的大O标记: - 常量时间复杂度 - 布隆过滤器 / 哈希存储 - 对数时间复杂度 - 折半查找(二分查找) - 线性时间复杂度 - 顺序查找 / 桶排序 - 对数线性时间复杂度 - 高级排序算法(归并排序.快速排序) - 平方时间复杂度 - 简单排序算法(选择排序.插入排序.冒泡排序) - 立方时间复杂度 - Floyd算法 / 矩阵乘法运算 - 几何级数时间复杂度 - 汉诺塔 - 阶乘

  • Python进阶之自定义对象实现切片功能

    切片是 Python 中最迷人最强大最 Amazing 的语言特性(几乎没有之一),在<Python进阶:切片的误区与高级用法>中,我介绍了切片的基础用法.高级用法以及一些使用误区.这些内容都是基于原生的序列类型(如字符串.列表.元组......),那么,我们是否可以定义自己的序列类型并让它支持切片语法呢?更进一步,我们是否可以自定义其它对象(如字典)并让它支持切片呢? 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 __ge

  • Python进阶之@property动态属性的实现

    Python 动态属性的概念可能会被面试问到,在项目当中也非常实用,但是在一般的编程教程中不会提到,可以进修一下. 先看一个简单的例子.创建一个 Student 类,我希望通过实例来获取每个学生的一些情况,包括名字,成绩等.成绩只有等到考试结束以后才会有,所以实例化的时候不会给它赋值. class Student: def __init__(self, name): self.name = name self.score = None mike = Student('mike') 考试完以后,准

  • Python进阶之全面解读高级特性之切片

    众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串.列表.元组-)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢? 切片(slice)就是一种截取索引片段的技术,借助切片技术,我们可以十分灵活地处理序列类型的对象.通常来说,切片的作用就是截取序列对象,然而,对于非序列对象,我们是否有办法做到切片操作呢?在使用切片的过程中,有什么要点值得重视,又有什么底层原理值得关注呢?本文将主要跟大家一起来探讨这些内容,希望我能与你共同学习进步. 1.切片的基础用法 列表是 Pytho

  • 详解Python进阶之切片的误区与高级用法

    众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串.列表.元组...)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢? 切片(slice)就是一种截取索引片段的技术,借助切片技术,我们可以十分灵活地处理序列类型的对象.通常来说,切片的作用就是截取序列对象,然而,它还有一些使用误区与高级用法,都值得我们注意.所以,本文将主要跟大家一起来探讨这些内容,希望你能学有所获. 事先声明,切片并非列表的专属操作,但因为列表最具有代表性,所以,本文仅以列表为例作探讨. 1.切片的基础

  • 详解python路径拼接os.path.join()函数的用法

    os.path.join()函数:连接两个或更多的路径名组件 1.如果各组件名首字母不包含'/',则函数会自动加上 demo1 import os Path1 = 'home' Path2 = 'develop' Path3 = 'code' Path10 = Path1 + Path2 + Path3 Path20 = os.path.join(Path1,Path2,Path3) print ('Path10 = ',Path10) print ('Path20 = ',Path20) 输出

  • 详解Python中内置的NotImplemented类型的用法

    它是什么? >>> type(NotImplemented) <type 'NotImplementedType'> NotImplemented 是Python在内置命名空间中的六个常数之一.其他有False.True.None.Ellipsis 和 __debug__.和 Ellipsis很像,NotImplemented 能被重新赋值(覆盖).对它赋值,甚至改变属性名称, 不会产生 SyntaxError.所以它不是一个真正的"真"常数.当然,我们应

  • 详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的对比

    详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的区别 实例代码: # list 切片返回的是不原数据,对新数据的修改不会影响原数据 In [45]: list1 = [1, 2, 3, 4, 5] In [46]: list2 = list1[:3] In [47]: list2 Out[47]: [1, 2, 3] In [49]: list2[1] = 1999 # 原数据没变 In [50]: list1 Out[50]: [1, 2, 3, 4, 5] In [51]

  • Python高级特性——详解多维数组切片(Slice)

    (1) 我们先用arange函数创建一个数组并改变其维度,使之变成一个三维数组: >>> a = np.arange(24).reshape(2,3,4) >>> a array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]]) 多维数组a中有0~23的整数,共24个元素,是一个2×3×4的三维数组.我们可以

  • 详解Python列表赋值复制深拷贝及5种浅拷贝

    概述 在列表复制这个问题,看似简单的复制却有着许多的学问,尤其是对新手来说,理所当然的事情却并不如意,比如列表的赋值.复制.浅拷贝.深拷贝等绕口的名词到底有什么区别和作用呢? 列表赋值 # 定义一个新列表 l1 = [1, 2, 3, 4, 5] # 对l2赋值 l2 = l1 print(l1) l2[0] = 100 print(l1) 示例结果: [1, 2, 3, 4, 5] [100, 2, 3, 4, 5] 可以看到,更改赋值后的L2后L1同样也会被更改,看似简单的"复制"

  • 详解python变量与数据类型

    这篇文章我们学习 Python 变量与数据类型 变量 变量来源于数学,是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念,变量可以通过变量名访问.在 Python 中 变量命名规定,必须是大小写英文,数字和 下划线(_)的组合,并且不能用数字开头. 变量命名规则: 变量名只能是字母,数字和下划线的任意组合 变量名第一个字符不能是数字 变量名区分大小写,大小写字母被认为是两个不同的字符 特殊关键字不能命名为变量名 声明变量 Python 中的变量不需要声明,每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变

  • 详解python编程slice与indices函数用法示例

    一般来说,内置的slice()函数会创建一个切片对象,可以用在任何允许进行切片操作的地方. 下面是slice的简介: # slice 两种用法 class slice(stop) class slice(start, stop[, step]) 返回一个表示由 range(start, stop, step) 所指定索引集的 slice对象. 其中 start 和 step 参数默认为 None. 切片对象具有仅会返回对应参数值(或其默认值)的只读数据属性 start, stop 和 step.

  • 详解Python如何利用Pandas与NumPy进行数据清洗

    目录 准备工作 DataFrame 列的删除 DataFrame 索引更改 DataFrame 数据字段整理 str 方法与 NumPy 结合清理列 apply 函数清理整个数据集 DataFrame 跳过行 DataFrame 重命名列 许多数据科学家认为获取和清理数据的初始步骤占工作的 80%,花费大量时间来清理数据集并将它们归结为可以使用的形式. 因此如果你是刚刚踏入这个领域或计划踏入这个领域,重要的是能够处理杂乱的数据,无论数据是否包含缺失值.不一致的格式.格式错误的记录还是无意义的异常

  • 详解Python中迭代器和生成器的原理与使用

    目录 1.可迭代对象.迭代器 1.1概念简介 1.2可迭代对象 1.3迭代器 1.4区分可迭代对象和迭代器 1.5可迭代对象和迭代器的关系 1.6可迭代对象和迭代器的工作机制 1.7自己动手创建可迭代对象和迭代器 1.8迭代器的优势 1.9迭代器的缺点和误区 1.10python自带的迭代器工具itertools 2.生成器 2.1生成器的创建方法 2.2生成器方法 2.3生成器的优势 2.4生成器应用场景 3.生成器节省内存.迭代器不节省内存 3.1可迭代对象 3.2迭代器 3.3生成器 3.

随机推荐