Python 的切片为什么不会索引越界?

简介: 切片(slice)是 Python 中一种很有特色的特性,在正式开始之前,我们先来复习一下关于切片的知识吧。切片主要用于序列对象中,按照索引区间截取出一段索引的内容。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。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 。

切片(slice)是 Python 中一种很有特色的特性,在正式开始之前,我们先来复习一下关于切片的知识吧。

切片主要用于序列对象中,按照索引区间截取出一段索引的内容。

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。

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

下面是一些很有代表性的例子,基本涵盖了切片语法的使用要点:

# @Python猫
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)
复制代码

像 C/C++、Java 和 JavaScript 等语言,虽然也支持某些“切片”功能,例如截取数组或字符串的片段,但是,它们并没有一种在语法层面上的通用性支持。

根据维基百科资料,Fortran 是最早支持切片语法的语言(1966),而 Python 则是最具代表性的语言之一。

1d0abfd2da180650ebbdf4e246d8069.png

另外,像 Perl、Ruby、Go 和 Rust 等语言,虽然也有切片,但都不及 Python 那样灵活和自由(因为它支持 step、负数索引、缺省索引)。

771ed84f31003bc03688cd36429a005.png

切片的基本用法就能够满足大部分的需求,但是,Python 切片还有一些进阶的用法,例如:切片占位符用法(可实现列表的赋值、删除与拼接操作)、自定义对象实现切片功能、迭代器切片(itertools.islice())、文件对象切片等等。关联阅读:Python进阶:全面解读高级特性之切片!

关于切片的介绍与温习,就到这里了。

下面进入文章标题的问题:Python 的切片语法为什么不会出现索引越界呢?

当我们根据单个索引进行取值时,如果索引越界,就会得到报错:“IndexError: list index out of range”。

>>> li = [1, 2]
>>> li[5]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
复制代码

对于一个非空的序列对象,假设其长度为 length,则它有效的索引值是从 0 到(length - 1)。如果把负数索引也考虑进去,则单个索引值的有效区间是 [-length, length - 1] 闭区间。

但是,当 Python 切片中的索引超出这个范围时,程序并不会报错。

>>> li = [1, 2]
>>> li[1:5]  # 右索引超出
[2]
>>> li[5:6]  # 左右索引都超出
[]
复制代码

其实,对于这种现象,官方文档中有所介绍:

The slice of s from i to j is defined as the sequence of items with index k such that i <= k < j. If i or j is greater than len(s), use len(s). If i is omitted or None, use 0. If j is omitted or None, use len(s). If i is greater than or equal to j, the slice is empty.

也就是说:

  • 当左或右索引值大于序列的长度值时,就用长度值作为该索引值;
  • 当左索引值缺省或者为 None 时,就用 0 作为左索引值;
  • 当右索引值缺省或者为 None 时,就用序列长度值作为右索引值;
  • 当左索引值大于等于右索引值时,切片结果为空对象。

对照上面的例子,可以得到:

>>> li = [1, 2]
>>> li[1:5]  # 等价于 li[1:2]
[2]
>>> li[5:6]  # 等价于 li[2:2]
[]
复制代码

归结起来一句话:Python 解释器把可能导致索引越界的操作给屏蔽了,你的写法可以很自由,但是最终的结果会被死死限制在合法的索引区间内。

对于这个现象,我其实是有点疑惑的,为什么 Python 不直接报索引越界呢,为什么要修正切片的边界值,为什么一定要返回一个值呢,即便这个值可能是个空序列?

当我们使用“li[5:6]”时,至少在字面意义上想表达的是“取出索引从 5 到 6 所对应的值”,就像是在说“取出书架上从左往右数的第 6 和 7 本书”。

如果程序是如实地遵照我们的指令的话,它就应该报错,就应该说:对不起,书架上的书不够数。

实话说,我并没有查到这方面的解释,这篇文章也不是要给大家科普 Python  在设计上有什么独到的见解。恰恰相反,这篇文章的主要目的之一是希望得到大家的回复解答。

在 Go 语言中,遇到同样的场景时,它的做法是报错“runtime error: slice bounds out of range”。

在 Rust 语言中,遇到同样的场景时,它的做法是报错“byte index 5 is out of bounds of ......”。

在其它支持切片语法的语言中,也许还有跟 Python 一样的设计。但是,我还不知道有没有(学识浅薄)……

最后,继续回到标题中的问题“Python 的切片为什么不会索引越界”。我其实想问的问题有两个:

  • 当切片语法中的索引超出边界时,为什么 Python 还能返回结果,返回结果的计算原理是什么?
  • 为什么 Python 的切片语法要允许索引超出边界呢,为什么不设计成抛出索引错误?





目录
相关文章
|
1月前
|
索引 Python
Python 高级编程:深入探索字符串切片
在Python中,字符串切片功能强大,可灵活提取特定部分。本文详细介绍切片技巧:基本切片、省略起始或结束索引、使用负数索引、设定步长及反转字符串等。此外,还介绍了如何结合其他操作进行切片处理,如先转换大小写再提取子串。 来源:https://www.wodianping.com/yeyou/2024-10/48238.html
33 4
|
2月前
|
数据处理 Python
Python切片魔法:一行代码实现高效数据处理
Python切片魔法:一行代码实现高效数据处理
16 0
|
3月前
|
数据处理 索引 Python
Python 中的切片
【8月更文挑战第29天】
29 4
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 API
Python Numpy 切片和索引(高级索引、布尔索引、花式索引)
Python Numpy 切片和索引(高级索引、布尔索引、花式索引)
44 3
|
4月前
|
索引 Python
Python中索引错误(IndexError)
【7月更文挑战第14天】
90 16
|
4月前
|
索引 Python
python 索引越界(IndexError)
【7月更文挑战第20天】
95 1
|
3月前
|
数据挖掘 数据处理 索引
python中目标数值在某一列中的索引
需要注意的是,当数值不在列表或数组中时,应妥善处理可能出现的异常情况。在Pandas中还可以使用更多复杂的条件来查找数据,这为数据分析带来了极大的便利。此外,在实际应用中,我们可能还需要考虑数值的重复问题,其中Pandas会返回所有匹配目标值的索引,而NumPy和基础列表的 `index()`则返回第一个匹配项的索引。需要根据具体应用场景做出合适的选择。
34 0
|
3月前
|
算法 索引 Python
【Leetcode刷题Python】852. 山脉数组的峰顶索引
本文使用二分查找算法解决LeetCode "山脉数组的峰顶索引" 问题的Python实现,通过递归地缩小搜索区间来查找山脉数组的峰值索引。
30 0
|
5月前
|
Python
python之字符串定义、切片、连接、重复、遍历、字符串方法
python之字符串定义、切片、连接、重复、遍历、字符串方法
python之字符串定义、切片、连接、重复、遍历、字符串方法
|
5月前
|
BI 测试技术 索引
Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)-1
Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)