Python是一门功能强大且易学的编程语言，在数据处理、列表操作等方面表现尤为出色。索引和切片是Python中常用的操作，用于访问列表、字符串等数据结构中的元素。本文将详细介绍Python中索引和切片的使用方法，让我们深入探索这些强大的功能。
前面我们知晓，有些数据类型可以直接使用索引index来访问序列中的元素，同时索引还可以分为正向和负向的。 Python中的切片操作，也会用到索引。而且切片非常灵活，可以很方便地对有序序列进行切片操作，使用频率非常高。
在刚学python时候，我们都知道字符串（String）、列表（list）和元组（tuple）序列化数据类型支持切片操作。
本篇将介绍Python的切片操作，切片支持的数据类型有列表、字符串、元祖，更多内容请参考:Python学习指南 切片是什么？ 切片操作符是序列名后跟一个方括号，方括号中有一对可选的数字，并用冒号分隔。注意这与你使用的索引操作符十分相似。记住数是可选的，而冒号是必须的。切片分隔符中的第一个数(冒号之前)表示序列开始的下标，第二个数(冒号之后)表示切片结束的下标，第三个数(冒号之后)表示切片间隔数。如果不指定第一个数，Python就从序列首开始。如果没有指定第二个数，则Python会停止在序列尾。注意，返
本文介绍了如何通过Python的字符串切片和enumerate()函数实现字符串反转以及通过zip()函数创建键值对。首先，通过字符串切片实现字符串反转，可以高效地得到原字符串的反转字符串。其次，使用enumerate()函数可以方便地从原字符串中获取索引和对应的字符，再使用zip()函数将键值对打包成元组，最后将这些元组存到字典中。
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。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 序列类型 更多内容请见👇 Python 入门基础专栏 Python 字符串 Python 常用字符串方法 ---- Python 序列类型 1.什么是序列类型 2.通用序列类型操作 2.1 索引 2.2 切片 2.2.1 步长 2.3 连接和复制 2.4 in 和 not in 2.5 count
在切片和区间操作里不包含区间范围的最后一个元素是 Python 的风格， 这个习惯符合 Python、C 和其他语言里以 0 作为起始下标的传统。这样 做带来的好处如下。
在Python中，像字符串或列表这样的有序序列的元素可以通过它们的索引单独访问。这可以通过提供我们希望从序列中提取的元素的数字索引来实现。另外，Python支持切片，这是一个特性，可以让我们提取原始sequence对象的子集。
在有些python 的介绍中，元组被称为不可变列表，这其实是不准确的，没有完全概括元组的特点。元组除了用作不可变列表，还可以用于没有字段名的记录。
📝前言： 我们已经学习了python数据容器中的列表，元组以及字符串。而他们都属于序列 （序列是指：内容连续，有序，可以用下标索引访问的数据容器） 在之前已经介绍了不少操作方法，这篇文章，我将继续扩展一下，关于序列的通用操作方法： 1，" + “和” * " 2，元素存在性（in） 3，数据切片
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？
反转Python字符串的三种主要方法：“切片”，反转迭代和经典的就地反转算法。
导读：切片系列文章连续写了三篇，本文是对它们做的汇总。为什么要把序列文章合并呢？在此说明一下，本文绝不是简单地将它们做了合并，主要是修正了一些严重的错误（如自定义序列切片的部分），还对行文结构与章节衔接做了大量改动，如此一来，本文结构的完整性与内容的质量都得到了很好的保证。
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？
上一节中，主要介绍了python的变量和python的基本类型。那么本节将首先介绍序列的基本操作，然后具体python的列表和元组。
1、下标符号中的冒号:构成切片符号，它具有可选参数start、 stop、step。
今天小编主要讲解一下Python中的字符串，字符串的处理是实际应用中常见的任务，Python支持处理字符串有：索引（通过偏移获取）、分片（抽取一部分）、合并（组合字符串）等。
序列是最基本的数据结构，它是一块用于存放多个值的连续内存空间。每个值（称为元素）都分配一个数字，被称为索引，通过索引可以取到相对应的值。如果把酒店比作一个序列，那么每个房间就是一个元素，而它们所对应的门牌号就相当于索引，可以通过门牌号找到对应的房间。
序列是Python中的重要数据结构，序列包括字符串，列表，元组。 大部分读者朋友学习Python的时候都会找本书或者资料从头看到尾，这次我们换一个思路，问答式的方式，可能让我们精力更集中，下面开始我们的提问：
众所周知，计算机是从 0 开始计数，而不是我们平时常用的从1开始计数，但你有想过为什么吗？
下标不仅学习字符串需要用到，以后讲的列表或者元组都要用到下标，所以下标的概念在Python中是非常重要的。
Python的数据结构的基本概念是容器，容器是一种对象。两种主要的数据结构对象是序列和映射。序列中的每个元素都有序号，而映射的每个元素都有名字。 列表、元组、字符串都是序列。序列从0开始递增，每个元素都有一个编号，这叫做索引。索引从右往左数，叫做负数索引，最后一个元素的索引为-1。序列除了通过索引访问元素，还可以通过切片访问一定范围的元素，例如a[0:3]，切片的边界索引为前闭后开，第一个索引是切片的第一个元素，第二个索引为序列a在切片后余下的第一个元素的编号。 切片结束于序列的末尾，可以省略第二个索引，例如a[-3:],开始于序列开头，可以省略第一个索引，a[:3]，复制整个序列，a[:]。带步长的切片，例如a[1:4:2]为切片掉索引1,3的元素，余下4（当然索引2被跳过了,也不会被切片走）。 只有负数索引(从右往左数)可以带负数步长，这时候加上 省略索引，比较难理解，number[5::-2]，切片的是索引为5,3,1的元素。number[:5:-2]，切片的是索引为9,7的元素（假设索引为0—9）。
列表（list）、元组（tuple）、字符串（str）都能进行切片，得到子片段，实际上切片操作比想象的要强大很多，能取值，亦能赋值。
1. “没什么首次没有为第二个，跳了三个”。它得到的切片序列的每一个第三个项目。 扩展片是你想要的。新在Python 2.3 2. Python的序列切片地址可以写成[开始：结束：一步]和任何启动，停止或结束可以被丢弃。a[::3]是每第三个序列。 3. seq[::n]是每一个序列n个项的整个序列中。 例如：
上次我们讲到了Python的变量、赋值和数据类型，没看过的同学可以看一下我们上一篇文章。
Python 中的序列是一块可存放多个值的连续内存空间，所有值按一定顺序排列，每个值所在位置都有一个编号，称其为索引，我们可以通过索引访问其对应值。
大家好，在我们学习了python的模块以后，我们几乎可以编写完整的Python应用程序，甚至面对一些相对复杂的应用需求，我们还能通过包和模块来搭建一个漂亮的系统架构。
Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后，它也逐渐取代 Java，成为编程界的头牌语言。
最近经学长介绍学习python，为研究生做研究做准备，python对于科学计算有着很高的效率，对于科研人员当然是有着很强的诱惑，虽然我还没真正用它，但从整个学习的过程来看，的确是高效，学起来也很轻松。 初学只是简单地看了一下python的一些基本语法，一天看一点，一周结束，准备对一周的所学进行一点记录和总结。先来看一些大师对学python的感觉： python的官方介绍是：python是一种简单易学，功能强大的编程语言，它有着高效率的高层数据结构，简单而有效地实现面向对象的编程。读一下像ESR这样的超级电脑
python数据分析学习笔记系列——基础知识篇 总第44篇 ▼ 基本概念 1、数 在Python中有4种类型的数——整数、长整数、浮点数和复数。一般我们默认只使用整数—int；浮点数—float两种。
Python是一种面向对象的语言，它与英语非常相似，因此对于初学者来说是一种非常好的语言。它的高级特性和受支持的库包甚至可以用几行代码来编写复杂的任务。在本文中，我们将介绍python的一些高级特性，掌握这些特性可以让你的编程更加顺畅。
👨🎓作者：Java学术趴 🏦仓库：Github、Gitee ✏️博客：CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 💌公众号：Java学术趴 🚫特别声明：原创不易，未经授权不得转载或抄袭，如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明：文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科，如有侵权请尽快联系小编。 👋大家好！我是你们的老朋友Java学术趴。我今天又来喽！！今天继续给大家分享Python语言干货知识。 第五章 字符串类型 5.1 序列 5.1.1 Python中序列的概念 序列：在Python中序列就是
在Python中，字符串是定义为字符的有序集合，即我们可以像使用列表一样在字符串中自由翱翔-使用索引和切片操作字符串，比如通过指定的索引获取字符串某个位置的字符。
**注意事项：**序列相加只支持同类型的序列进行相加，比如字符串和列表相加就会报错。
配置好我们的 Python 环境后，我们就可以正式开启 Python 学习之旅了。之前我不止一次说过二八定律（学习 20% 的重要知识，解决 80% 的问题），那本教程也将遵从这个定律，尽量讲解必要最少知识，并以通俗易懂的语言进行讲解。希望让编程小白也不再畏惧，本次教程主要讲解 Python 基础数据类型，具体的大纲如下：
#Python逻辑运算：和，或，非 #Python中没有&&，|| !!短路逻辑运算符替代用和，或，不分别替代 打印（“ ===============================逻辑运算符============ =================== ） a = 1 ; b = 2 ; 打印（“ a =” ，a） 打印（“ b =” ，b） 打印（“ a和b：” ，a 和 b） 打印（“ b和a：” ，b 和 a） 打印（“ a或b：” ，a 或 b） 打印（“ b或a
元组（tuple）和列表（list）很相似，但是，列表允许并且提供了方法来改变它的值，而元组是不可改变的，即不允许你改变它的值，这应该也是它没有方法的部分原因。所以，有人把它称作“带了紧箍咒的列表”。
Python数据类型主要包括数字，字符串，列表，元组和字典。字符串，列表，元组和字典都是序列，序列最主要两个特点是索引操作和切片操作，索引操作让我们从序列中抓取一个特定项目，切片操作让我们能够获取序列的一个切片，即一部分序列。
Python 内置的四种常用数据结构：列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）以及集合（set）。
数据结构是以某种方式组合起来的数据元素的集合。在Python中基本的数据结构就是序列
实际上，python中的变量仅仅只是用来保存一个数据对象的地址。无论是什么数据对象，在内存中创建好数据对象之后，都只是把它的地址保存到变量名中。所以变量名是类型无关的，但它指向的值是类型相关的，可以是数值、字符串、列表、函数、类、对象等等。这些内存对象中都至少包含3部分：对象类型、对象的引用计数(用来判断改对象是否可被垃圾回收器回收)、对象的值。
通过制定下标的方式来获得某一个数据元素，或者通过指定下标范围来获得一组序列的元素，这种访问序列的方式叫做切片。
原文首发于2019-04-15：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/89315948
容器序列能够存放不同类型的数据，比扁平序列更灵活； 扁平序列只能存放一种类型的原子性的数据，体积更小速度更快。eg：数字，字符字节
在Python基础篇里，我们知道Python的可序列对象可以通过索引号（下标）来引用对象元素，索引号可以由0开始从左向右依次获取，可以从-1开始由右向左获取。这种方法可以帮助我们依次获取我们想要的元素。而切片可以帮助我们获取被切片元素的副本。
数字类型与其他编程语言类似，这里不再具体讲解。作为Python中最重要的基础知识，下面主要梳理下字符串、列表、元组、字典、集合的核心知识点。
在Python中，序列是按位置排序的对象集合。 In Python, a sequence is a collection of objects ordered by their position. 在Python中，有三个基本序列，即列表、元组和所谓的“范围对象”。 In Python, there are three basic sequences,which are lists, tuples, and so-called "range objects". 但是Python也有额外的序列类型来表示字符串之类的东西。 But Python also has additional sequence types for representing things like strings. 关于序列的关键方面是，任何序列数据类型都将支持公共序列操作。 The crucial aspect about sequences is that any sequence data type will support the common sequence operations. 但是，除此之外，这些不同的类型将有自己的方法可用于执行特定的操作。 But, in addition, these different types will have their own methods available for performing specific operations. 序列被称为“序列”，因为它们包含的对象形成了一个序列。 Sequences are called "sequences" because the objects that they contain form a sequence. 让我们以图表的形式来看。 So let’s look at this as a diagram. 假设这是我们的序列，在这个例子中，序列中有一些不同的对象——三角形、正方形和圆形。 Imagine that this is our sequence, and we have a few different objects in our sequence here– triangles, squares,and circles, in this example. 要理解序列的第一个基本方面是索引从0开始。 The first, fundamental aspect to understand about sequences is that indexing starts at 0. 因此，如果我们称这个序列为“s”，我们将通过键入“s”来访问序列中的第一个元素，并在括号中放入它的位置，即0。 So if we call this sequence "s", we would access the first element in our sequence by typing "s" and, in brackets, putting its location, which is 0. 这个位于第二个位置的对象将作为s[1]进行寻址和访问，依此类推。 This object here in the second position would be addressed and accessed as s[1], and so on. 这将是s2，3和4。 This would be s 2, 3, and 4. 访问序列中对象的另一种方法不是从左向右计数，而是从右向左计数。 Another way to access objects within the sequence is not to count from left to right, but from right to left. 所以我们可以通过给出一个正的索引来访问序列，这是从左到右计数一个位置，或者我们可以使用一个负的索引，这是从右到左计数位置。 So we can access sequences either by giving a positive index, which is counting a location from the left to right,or we can use a negative index, which is counting positions from right to left. 在这种情况下，我们必须对序列中的最后一个对象使用负1。 In that case, we have to use the negative 1 for the very last object in our sequence. 相应地，负2对应于倒数第二个对象，依此类推。 Corresponding
python使用5种数字类型：布尔型、整型、长整型、浮点型和复数，所有数字类型均为不可变对象。
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