python - 为什么 Python 允许序列的超出范围的切片索引？

Question

所以我刚刚发现了一个在我看来像是一个奇怪的 Python 特性，并希望得到一些澄清。

以下数组操作有些意义：

p = [1,2,3]
p[3:] = [4] 
p = [1,2,3,4]

我想它实际上只是将此值附加到末尾，对吗？
但是，为什么我可以这样做？

p[20:22] = [5,6]
p = [1,2,3,4,5,6]

更重要的是：

p[20:100] = [7,8]
p = [1,2,3,4,5,6,7,8]

这似乎是错误的逻辑。看起来这应该会引发错误！

有什么解释吗？
- 这只是 Python 做的一件奇怪的事情吗？
-有目的吗？
- 还是我想错了？

标签： pythonpython-3.xsequenceslicerange-checking

Answer 1

关于超出范围指数的部分问题

切片逻辑自动将索引裁剪为序列的长度。

为方便起见，允许切片索引延伸过去的端点。必须对每个表达式进行范围检查然后手动调整限制会很痛苦，因此 Python 会为您完成。

考虑希望显示不超过文本消息的前 50 个字符的用例。

简单的方法（Python现在做什么）：

preview = msg[:50]

或者困难的方式（自己做极限检查）：

n = len(msg)
preview = msg[:50] if n > 50 else msg

手动实现调整端点的逻辑很容易忘记，很容易出错（在两个地方更新 50），会很冗长，而且会很慢。Python 将该逻辑移至其简洁、自动、快速且正确的内部结构。这是我喜欢 Python 的原因之一 :-)

关于分配长度与输入长度不匹配的部分问题

OP 还想知道允许分配的基本原理，例如p[20:100] = [7,8]分配目标的长度（80）与替换数据长度（2）不同。

用字符串类比最容易看出动机。考虑，"five little monkeys".replace("little", "humongous")。请注意，目标“little”只有六个字母，而“humongous”有九个。我们可以对列表做同样的事情：

>>> s = list("five little monkeys")
>>> i = s.index('l')
>>> n = len('little')
>>> s[i : i+n ] = list("humongous")
>>> ''.join(s)
'five humongous monkeys'

这一切都归结为方便。

在引入copy()和clear()方法之前，这些曾经是流行的习惯用法：

s[:] = []           # clear a list
t = u[:]            # copy a list

即使是现在，我们在过滤时也使用它来更新列表：

s[:] = [x for x in s if not math.isnan(x)]   # filter-out NaN values

希望这些实际示例能够很好地说明切片为何如此有效。