切片（slice）是 Python 中一種很有特色的特性，在正式開始之前，我們先來復(fù)習(xí)一下關(guān)于切片的知識(shí)吧。

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切片主要用于序列對(duì)象中，按照索引區(qū)間截取出一段索引的內(nèi)容。

切片的書寫形式：[i : i+n : m] ；其中，i 是切片的起始索引值，為列表首位時(shí)可省略；i+n 是切片的結(jié)束位置，為列表末位時(shí)可省略；m 可以不提供，默認(rèn)值是 1，不允許為 0，當(dāng) m 為負(fù)數(shù)時(shí)，列表翻轉(zhuǎn)。

切片的基本含義是：從序列的第 i 位索引起，向右取到后 n 位元素為止，按 m 間隔過濾 。

下面是一些很有代表性的例子，基本涵蓋了切片語(yǔ)法的使用要點(diǎn)：

# @Python貓
li = [1, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 14, 16]

# 以下寫法都可以表示整個(gè)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] # 從1起，取5-1位元素
li[1:5:2] == [4,6] # 從1起，取5-1位元素，按2間隔過濾
li[-1:] == [16] # 取倒數(shù)第一個(gè)元素
li[-4:-2] == [9, 11] # 從倒數(shù)第四起，取-2-(-4)=2位元素
li[:-2] == li[-len(li):-2] == [1,4,5,6,7,9,11] # 從頭開始，取-2-(-len(li))=7位元素

# 步長(zhǎng)為負(fù)數(shù)時(shí)，列表先翻轉(zhuǎn)，再截取
li[::-1] == [16,14,11,9,7,6,5,4,1] # 翻轉(zhuǎn)整個(gè)列表
li[::-2] == [16,11,7,5,1] # 翻轉(zhuǎn)整個(gè)列表，再按2間隔過濾
li[:-5:-1] == [16,14,11,9] # 翻轉(zhuǎn)整個(gè)列表，取-5-(-len(li))=4位元素
li[:-5:-3] == [16,9] # 翻轉(zhuǎn)整個(gè)列表，取-5-(-len(li))=4位元素，再按3間隔過濾

# 切片的步長(zhǎng)不可以為0
li[::0]  # 報(bào)錯(cuò)（ValueError: slice step cannot be zero）

像 C/C++、Java 和 JavaScript 等語(yǔ)言，雖然也支持某些“切片”功能，例如截取數(shù)組或字符串的片段，但是，它們并沒有一種在語(yǔ)法層面上的通用性支持。

根據(jù)維基百科資料，F(xiàn)ortran 是最早支持切片語(yǔ)法的語(yǔ)言（1966），而 Python 則是最具代表性的語(yǔ)言之一。

另外，像 Perl、Ruby、Go 和 Rust 等語(yǔ)言，雖然也有切片，但都不及 Python 那樣靈活和自由（因?yàn)樗С?step、負(fù)數(shù)索引、缺省索引）。

切片的基本用法就能夠滿足大部分的需求，但是，Python 切片還有一些進(jìn)階的用法，例如：切片占位符用法（可實(shí)現(xiàn)列表的賦值、刪除與拼接操作）、自定義對(duì)象實(shí)現(xiàn)切片功能、迭代器切片（itertools.islice()）、文件對(duì)象切片等等。關(guān)聯(lián)閱讀：Python進(jìn)階：全面解讀高級(jí)特性之切片！

關(guān)于切片的介紹與溫習(xí)，就到這里了。

下面進(jìn)入文章標(biāo)題的問題：Python 的切片語(yǔ)法為什么不會(huì)出現(xiàn)索引越界呢？

當(dāng)我們根據(jù)單個(gè)索引進(jìn)行取值時(shí)，如果索引越界，就會(huì)得到報(bào)錯(cuò)：“IndexError: list index out of range”。

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

對(duì)于一個(gè)非空的序列對(duì)象，假設(shè)其長(zhǎng)度為 length，則它有效的索引值是從 0 到（length - 1）。如果把負(fù)數(shù)索引也考慮進(jìn)去，則單個(gè)索引值的有效區(qū)間是 [-length, length - 1] 閉區(qū)間。

但是，當(dāng) Python 切片中的索引超出這個(gè)范圍時(shí)，程序并不會(huì)報(bào)錯(cuò)。

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

其實(shí)，對(duì)于這種現(xiàn)象，官方文檔中有所介紹：

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.

也就是說：

• 當(dāng)左或右索引值大于序列的長(zhǎng)度值時(shí)，就用長(zhǎng)度值作為該索引值；
• 當(dāng)左索引值缺省或者為 None 時(shí)，就用 0 作為左索引值；
• 當(dāng)右索引值缺省或者為 None 時(shí)，就用序列長(zhǎng)度值作為右索引值；
• 當(dāng)左索引值大于等于右索引值時(shí)，切片結(jié)果為空對(duì)象。

對(duì)照上面的例子，可以得到：

>>> li = [1, 2]
>>> li[1:5]  # 等價(jià)于 li[1:2]
[2]
>>> li[5:6]  # 等價(jià)于 li[2:2]
[]

歸結(jié)起來一句話：Python 解釋器把可能導(dǎo)致索引越界的操作給屏蔽了，你的寫法可以很自由，但是最終的結(jié)果會(huì)被死死限制在合法的索引區(qū)間內(nèi)。

對(duì)于這個(gè)現(xiàn)象，我其實(shí)是有點(diǎn)疑惑的，為什么 Python 不直接報(bào)索引越界呢，為什么要修正切片的邊界值，為什么一定要返回一個(gè)值呢，即便這個(gè)值可能是個(gè)空序列？

當(dāng)我們使用“l(fā)i[5:6]”時(shí)，至少在字面意義上想表達(dá)的是“取出索引從 5 到 6 所對(duì)應(yīng)的值”，就像是在說“取出書架上從左往右數(shù)的第 6 和 7 本書”。

如果程序是如實(shí)地遵照我們的指令的話，它就應(yīng)該報(bào)錯(cuò)，就應(yīng)該說：對(duì)不起，書架上的書不夠數(shù)。

實(shí)話說，我并沒有查到這方面的解釋，這篇文章也不是要給大家科普 Python 在設(shè)計(jì)上有什么獨(dú)到的見解。恰恰相反，這篇文章的主要目的之一是希望得到大家的回復(fù)解答。

在 Go 語(yǔ)言中，遇到同樣的場(chǎng)景時(shí)，它的做法是報(bào)錯(cuò)“runtime error: slice bounds out of range”。

在 Rust 語(yǔ)言中，遇到同樣的場(chǎng)景時(shí)，它的做法是報(bào)錯(cuò)“byte index 5 is out of bounds of ......”。

在其它支持切片語(yǔ)法的語(yǔ)言中，也許還有跟 Python 一樣的設(shè)計(jì)。但是，我還不知道有沒有（學(xué)識(shí)淺薄）……

最后，繼續(xù)回到標(biāo)題中的問題“Python 的切片為什么不會(huì)索引越界”。我其實(shí)想問的問題有兩個(gè)：

• 當(dāng)切片語(yǔ)法中的索引超出邊界時(shí)，為什么 Python 還能返回結(jié)果，返回結(jié)果的計(jì)算原理是什么？
• 為什么 Python 的切片語(yǔ)法要允許索引超出邊界呢，為什么不設(shè)計(jì)成拋出索引錯(cuò)誤？

對(duì)于第一個(gè)問題的回答，官方文檔已經(jīng)寫得很明白了。

對(duì)于第二個(gè)問題，本文暫時(shí)沒有答案。

也許我很快就能找到答案，但是，也可能需要很久。不管如何，本文先到此為止了。

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本文屬于“Python為什么”系列（Python貓出品），該系列主要關(guān)注 Python 的語(yǔ)法、設(shè)計(jì)和發(fā)展等話題，以一個(gè)個(gè)“為什么”式的問題為切入點(diǎn)，試著展現(xiàn) Python 的迷人魅力。所有文章將會(huì)歸檔在 Github 上，項(xiàng)目地址：https://github.com/chinesehuazhou/python-whydo