你分得清Python中：“索引和切片”吗？

2022-05-29 01:32| 来源: 网络整理| 查看: 265

Python为序列类型（sequence types）[1]提供了独特的索引（indexing）和切片（slicing）机制以访问序列的某个元素或某一部分。

[1] 如list, tuple, range, str, bytes, bytearray, memoryview

1．索引

在前文中已经展示过使用索引访问字符串、列表、元组的方法。像大多数其他编程语言一样，Python的索引从0开始（长度为N的序列，索引序号从0到N-1。

除此之外，Python通过引入负数索引的方法，使得从尾部开始访问序列的写法很简洁。最后一个元素的索引为-1，倒数第二个索引为-2，依次类推，直至第一个元素的索引为-n。访问序列的结尾元素只需要x[-1]即可，无需使用复杂的表达式如x[len(x)-1]。

如下图所示。在这里插入图片描述

2．切片

切片运算从序列类型对象中选取一系列元素，得到新的对象。以列表为例演示如下图所示的切片操作。在这里插入图片描述

>>> a = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15] >>> a[3:7] # [起始元素:结束元素+1] [7, 9, 11, 13] >>> a[:7] # 省略起始索引，从头开始算起 [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13] >>> a[3:] # 省略结尾索引，算至末尾 [7, 9, 11, 13, 15] >>> a[:] [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]

在切片运算中增加第三个参数就可以按间隔挑选元素。

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如下图所示

在这里插入图片描述

>>> a = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15] >>> a[1:7:2] [3, 7, 11]

当步长为负时，可以实现“从后至前”的切片：

>>> a[::-1] # 从尾至头，步长为-1 [15, 13, 11, 9, 7, 5, 3, 1]

切片同样适用于其他序列类型：

>>> t = (1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15) >>> t[2:7:2] # 元组 (5, 9, 13) >>> s = 'abcdefgh' >>> s[::3] # 字符串 'adg'

除去列表、元组、字符串外，Python还有用于生成等差数列的range类型，常用其控制for循环

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