Python学习之Sequence切片下标问题详解
| 在python开发http://www.maiziedu.com/land/python/中, 切片是一个经常会使用到的语法, 不管是元组, 列表还是字符串, 一般语法就是: sequence[ilow:ihigh:step] # ihigh,step 可为空; 为了简短易懂, 暂时排除step的用法考虑 先来简单示范下用法 sequence = [1,2,3,4,5] sequence [ilow:ihigh] # 从ilow开始到ihigh-1结束 sequence [ilow:] # 从ilow开始直到末尾 sequence [:ihigh] # 从头部开始直到ihigh结束 sequence [:] # 复制整个列表 语法很简洁, 也很容易理解, 这种语法在我们日常使用中 是简单又好用, 但我相信在我们使用这种切片语法时, 都会习惯性谨遵一些规则: ilow, ihigh均小于 sequece的长度 ilow < ihigh 因为在大部分情况下, 只有遵循上面的规则, 才能得到我们预期的结果! 可是如果我不遵循呢? 切片会怎样? 不管我们在使用元组, 列表还是字符串, 当我们想取中一个元素时, 我们会用到如下语法: sequence = [1,2,3,4,5] print sequence[1] # 输出2 print sequence[2] # 输出3 上面出现的 1,2 我们姑且称之为下标, 不管是元组, 列表还是字符串, 我们都能通过下标来取出对应的值, 但是如果下标超过对象的长度,那么将触发索引异常( IndexError ) sequence = [1,2,3,4,5] print sequence[15] ### 输出 ### Traceback (most recent call last): File "test.py", line 2, in <module> print a[20] IndexError: list index out of range 那么对于切片呢? 两种语法很相似, 假设我 ilow 和 ihigh分别是10和20, 那么结果是怎样呢 情景重现 # version: python2.7 a = [1, 2, 3, 5] print a[10:20] # 结果会报异常吗? 看到10和20, 完全超出了序列a的长度, 由于前面的代码, 或者以前的经验, 我们总会觉得这样肯定也会导致一个IndexError,那我们开终端来试验下: >>> a = [1, 2, 3, 5] >>> print a[10:20] [] 结果居然是: [], 这感觉有点意思.是只有列表才会这么, 字符串呢, 元组呢? >>> s = '23123123123' >>> print s[400:2000] '' >>> t = (1, 2, 3,4) >>> print t[200: 1000] () 结果都和列表的类似, 返回属于各自的空结果. 看到结果的我们眼泪掉下来, 不是返回一个IndexError, 而是直接返回空, 这让我们不禁想到, 其实语法相似, 背后的东西肯定还是不同的,那我们下面一起来尝试去解释下这结果吧 原理分析 在揭开之前, 咱们要先搞清楚, python是怎样处理这个切片的, 可以通过dis模块来协助: ############# 切片 ################ [root@iZ23pynfq19Z ~]# cat test.py a = [11,2,3,4] print a[20:30] #结果: [root@iZ23pynfq19Z ~]# python -m dis test.py 1 0 LOAD_CONST 0 (11) 3 LOAD_CONST 1 (2) 6 LOAD_CONST 2 (3) 9 LOAD_CONST 3 (4) 12 BUILD_LIST 4 15 STORE_NAME 0 (a) 2 18 LOAD_NAME 0 (a) 21 LOAD_CONST 4 (20) 24 LOAD_CONST 5 (30) 27 SLICE+3 28 PRINT_ITEM 29 PRINT_NEWLINE 30 LOAD_CONST 6 (None) 33 RETURN_VALUE ############# 单下标取值 ################ [root@gitlab ~]# cat test2.py a = [11,2,3,4] print a[20] #结果: [root@gitlab ~]# python -m dis test2.py 1 0 LOAD_CONST 0 (11) 3 LOAD_CONST 1 (2) 6 LOAD_CONST 2 (3) 9 LOAD_CONST 3 (4) 12 BUILD_LIST 4 15 STORE_NAME 0 (a) 2 18 LOAD_NAME 0 (a) 21 LOAD_CONST 4 (20) 24 BINARY_SUBSCR 25 PRINT_ITEM 26 PRINT_NEWLINE 27 LOAD_CONST 5 (None) 30 RETURN_VALUE 在这简单介绍下dis模块, 有经验的老司机都知道, python在解释脚本时, 也是存在一个编译的过程, 编译的结果就是我们经常看到的pyc文件, 这里面codeobject对象组成的字节码, 而dis就是将这些字节码用比较可观的方式展示出来, 让我们看到执行的过程, 下面是dis的输出列解释: 第一列是数字是原始源代码的行号。 第二列是字节码的偏移量：LOAD_CONST在第0行.以此类推。 第三列是字节码人类可读的名字。它们是为程序员所准备的 第四列表示指令的参数 第五列是计算后的实际参数 前面就不赘述了, 就是读常量存变量的过程, 最主要的区别就是: test.py 切片是使用了字节码 SLICE+3 实现的, 而test2.py 单下标取值主要通过字节码 BINARY_SUBSCR 实现的,如同我们猜测的一样, 相似的语法却是截然不同的代码.因为我们要展开讨论的是切片 (SLICE+3) , 所以就不再展开 BINARY_SUBSCR , 感兴趣的童鞋可以查看相关源码了解具体实现, 位置: python/object/ceval.c 那我们下面来展开讨论下 SLICE+3 /*取自: python2.7 python/ceval.c */ // 第一步: PyEval_EvalFrameEx(PyFrameObject *f, int throwflag) { .... // 省略n行代码 TARGET_WITH_IMPL_NOARG(SLICE, _slice) TARGET_WITH_IMPL_NOARG(SLICE_1, _slice) TARGET_WITH_IMPL_NOARG(SLICE_2, _slice) TARGET_WITH_IMPL_NOARG(SLICE_3, _slice) _slice: { if ((opcode-SLICE) & 2) w = POP(); else w = NULL; if ((opcode-SLICE) & 1) v = POP(); else v = NULL; u = TOP(); x = apply_slice(u, v, w); // 取出v: ilow, w: ihigh, 然后调用apply_slice Py_DECREF(u); Py_XDECREF(v); Py_XDECREF(w); SET_TOP(x); if (x != NULL) DISPATCH(); break; } .... // 省略n行代码 } // 第二步: apply_slice(PyObject *u, PyObject *v, PyObject *w) /* return u[v:w] */ { PyTypeObject *tp = u->ob_type; PySequenceMethods *sq = tp->tp_as_sequence; if (sq && sq->sq_slice && ISINDEX(v) && ISINDEX(w)) { // v,w的类型检查,要整型/长整型对象 Py_ssize_t ilow = 0, ihigh = PY_SSIZE_T_MAX; if (!_PyEval_SliceIndex(v, &ilow)) // 将v对象再做检查, 并将其值转换出来,存给ilow return NULL; if (!_PyEval_SliceIndex(w, &ihigh)) // 同上 return NULL; return PySequence_GetSlice(u, ilow, ihigh); // 获取u对象对应的切片函数 } else { PyObject *slice = PySlice_New(v, w, NULL); if (slice != NULL) { PyObject *res = PyObject_GetItem(u, slice); Py_DECREF(slice); return res; } else return NULL; } // 第三步: PySequence_GetSlice(PyObject *s, Py_ssize_t i1, Py_ssize_t i2) { PySequenceMethods *m; PyMappingMethods *mp; if (!s) return null_error(); m = s->ob_type->tp_as_sequence; if (m && m->sq_slice) { if (i1 < 0 || i2 < 0) { if (m->sq_length) { // 先做个简单的初始化, 如果左右下表小于, 将其加上sequence长度使其归为0 Py_ssize_t l = (*m->sq_length)(s); if (l < 0) return NULL; if (i1 < 0) i1 += l; if (i2 < 0) i2 += l; } } // 真正调用对象的sq_slice函数, 来执行切片的操作 return m->sq_slice(s, i1, i2); } else if ((mp = s->ob_type->tp_as_mapping) && mp->mp_subscript) { PyObject *res; PyObject *slice = _PySlice_FromIndices(i1, i2); if (!slice) return NULL; res = mp->mp_subscript(s, slice); Py_DECREF(slice); return res; } return type_error("'%.200s' object is unsliceable", s); 虽然上面的代码有点长, 不过关键地方都已经注释出来, 而我们也只需要关注那些地方就足够了. 如上, 我们知道最终是要执行m->sq_slice(s, i1, i2), 但是这个sq_slice有点特别, 因为不同的对象, 它所对应的函数不同, 下面是各自的对应函数: // 字符串对象 StringObject.c: (ssizessizeargfunc)string_slice, /*sq_slice*/ // 列表对象 ListObject.c: (ssizessizeargfunc)list_slice, /* sq_slice */ // 元组 TupleObject.c: (ssizessizeargfunc)tupleslice, /* sq_slice */ 因为他们三个的函数实现大致相同, 所以我们只分析其中一个就可以了, 下面是对列表的切片函数分析: /* 取自ListObject.c */ static PyObject * list_slice(PyListObject *a, Py_ssize_t ilow, Py_ssize_t ihigh) { PyListObject *np; PyObject **src, **dest; Py_ssize_t i, len; if (ilow < 0) ilow = 0; else if (ilow > Py_SIZE(a)) // 如果ilow大于a长度, 那么重新赋值为a的长度 ilow = Py_SIZE(a); if (ihigh < ilow) ihigh = ilow; else if (ihigh > Py_SIZE(a)) // 如果ihigh大于a长度, 那么重新赋值为a的长度 ihigh = Py_SIZE(a); len = ihigh - ilow; np = (PyListObject *) PyList_New(len); // 创建一个ihigh - ilow的新列表对象 if (np == NULL) return NULL; src = a->ob_item + ilow; dest = np->ob_item; for (i = 0; i < len; i++) { // 将a处于该范围内的成员, 添加到新列表对象 PyObject *v = src; Py_INCREF(v); dest = v; } return (PyObject *)np; } 结论 从上面的sq_slice函数对应的切片函数可以看到, 如果在使用切片时, 左右下标都大于sequence的长度时, 都将会被重新赋值成sequence的长度, 所以咱们一开始的切片: print a[10:20], 实际上运行的是: print a 4:4 . 通过这次的分析, 以后在遇到下标大于对象长度的切片, 应该不会再懵逼了~ 来源：SegmentFault |