如何使用 Python 内置切片对象？-IT科技

摘要：问题描述：我知道 Pythonic 切片：l1[start:stop:step]。内置函数有什么用slice？如何使用它？解决方案 1：你可以通过调用切片来创建一个切片，使用和执行 [start:end:step] 符号时相同的字段：sl = slice(0,4) 要使用切片，只需将其作为列表或字符串的索...

问题描述：

我知道 Pythonic 切片：l1[start:stop:step]。

内置函数有什么用slice？

如何使用它？

解决方案 1：

你可以通过调用切片来创建一个切片，使用和执行 [start:end:step] 符号时相同的字段：

sl = slice(0,4)

要使用切片，只需将其作为列表或字符串的索引传递即可：

>>> s = "ABCDEFGHIJKL"
>>> sl = slice(0,4)
>>> print(s[sl])
'ABCD'

假设您有一个固定长度的文本字段文件。您可以定义一个切片列表，以便轻松从此文件中的每个“记录”中提取值。

data = """\n0010GEORGE JETSON    12345 SPACESHIP ST   HOUSTON       TX
0020WILE E COYOTE    312 ACME BLVD        TUCSON        AZ
0030FRED FLINTSTONE  246 GRANITE LANE     BEDROCK       CA
0040JONNY QUEST      31416 SCIENCE AVE    PALO ALTO     CA""".splitlines()


fieldslices = [slice(*fielddef) for fielddef in [
    (0,4), (4, 21), (21,42), (42,56), (56,58),
    ]]
fields = "id name address city state".split()

for rec in data:
    for field,sl in zip(fields, fieldslices):
        print("{} : {}".format(field, rec[sl]))
    print('')

# or this same code using itemgetter, to make a function that
# extracts all slices from a string into a tuple of values
import operator
rec_reader = operator.itemgetter(*fieldslices)
for rec in data:
    for field, field_value in zip(fields, rec_reader(rec)):
        print("{} : {}".format(field, field_value))
    print('')

印刷：

id : 0010
name : GEORGE JETSON    
address : 12345 SPACESHIP ST   
city : HOUSTON       
state : TX

id : 0020
name : WILE E COYOTE    
address : 312 ACME BLVD        
city : TUCSON        
state : AZ

id : 0030
name : FRED FLINTSTONE  
address : 246 GRANITE LANE     
city : BEDROCK       
state : CA

id : 0040
name : JONNY QUEST      
address : 31416 SCIENCE AVE    
city : PALO ALTO     
state : CA

解决方案 2：

序列后面的方括号表示根据括号内的内容进行索引或切片：

>>> "Python rocks"[1]    # index
'y'
>>> "Python rocks"[1:10:2]    # slice
'yhnrc'

__getitem__()这两种情况都由序列的方法处理（或者__setitem__()如果在等号左边）。索引或切片作为单个参数传递给方法，Python 执行此操作的方式是将切片符号（1:10:2在本例中为）转换为切片对象：slice(1,10,2)。

因此，如果你正在定义自己的类似序列的类或覆盖另一个类的__getitem__或__setitem__或__delitem__方法，则需要测试索引参数以确定它是否是int或slice，并进行相应的处理：

def __getitem__(self, index):
    if isinstance(index, int):
        ...    # process index as an integer
    elif isinstance(index, slice):
        start, stop, step = index.indices(len(self))    # index is a slice
        ...    # process slice
    else:
        raise TypeError("index must be int or slice")

一个slice对象有三个属性：start、stop和step，以及一个方法：indices，它接受一个参数，即对象的长度，并返回一个 3 元组：(start, stop, step)。

解决方案 3：

>>> class sl:
...  def __getitem__(self, *keys): print keys
...     
>>> s = sl()
>>> s[1:3:5]
(slice(1, 3, 5),)
>>> s[1:2:3, 1, 4:5]
((slice(1, 2, 3), 1, slice(4, 5, None)),)
>>>

解决方案 4：

该slice函数返回切片对象。切片对象是 Python 的内部类型之一，针对读取性能进行了优化 - 它们的所有属性都是只读的。

如果希望更改默认行为，则修改slice可能会很有用。例如，lxml使用切片符号访问 DOM 元素（但是，我自己还没有确认他们是如何做到这一点的）。

解决方案 5：

在尝试回答根据变量对字符串进行子集时，我记得 numpy 有一种语法上很好的方式来定义切片对象：

>>> import numpy as np
>>> s = "The long-string instrument is a musical instrument in which the string is of such a length that the fundamental transverse wave is below what a person can hear as a tone."
>>> z = np.s_[18:26]  # in this case same as slice(18, 26, None)
>>> s[z]
'strument'

这里解决的问题是如何将切片存储在变量中以供以后使用，并且np.s_允许这样做。是的，它不是内置的，但由于原始问题被重定向到这里，我觉得我的答案也属于这里。此外，numpy 是将如此先进的切片功能添加到 Python 的原因之一，如果我没记错的话。

更复杂的“切片”示例：

>>> data = np.array(range(6)).reshape((2, 3))
>>> z = np.s_[:1, 1:2]
>>> data[z]
array([[1]])
>>> data
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> z
(slice(None, 1, None), slice(1, 2, None))

其中 z 现在是切片的元组。

解决方案 6：

切片对象可让您以编程方式生成和操作切片。特别是对于多维 Numpy 数组，尤其是如果您事先不知道维数，您可能希望动态构建切片以指定所需的轴或维度。

import numpy as np
dimension = np.random.randint(10) # Might have up to 10 dimensions
shape = []
for d in range(dimension):
    shape.append(np.random.randint(10))
zz = np.random.rand(tuple(shape))
print(zz)
>>> array([[0.68379351, 0.50854469, 0.64578775, 0.73441699, 0.28977396],
           [0.88797164, 0.81603025, 0.63978659, 0.22677299, 0.93455738],
           [0.0892855 , 0.28048706, 0.04262895, 0.9353467 , 0.13062249],
           [0.88561035, 0.93378367, 0.12124208, 0.25600301, 0.96035638]])

在这里，我们的数据最终是二维的（4×5），但不能保证这一点。您将如何请求切片zz？

一个问题是我无法操作 Python 的切片符号。在切片操作之外，它不是有效的语法。

my_slice = 2:3:1
>>> SyntaxError: Invalid Syntax

如果我可以在循环中构建我想要的精确切片请求，就像构建字符串一样，那会怎么样？那不是很棒吗？我的意思是，当然你可以使用字符串来做到这一点，但它会很混乱，而且需要eval。

your_slice_definitions = [(2,3,1), *[(None, None, None)]*(zz.ndim - 1)] 
my_slice_str = ""
for slice_start, slice_end, slice_step in your_slice_definitions:
    my_slice_str += "{}:{}:{},".format(slice_start, slice_end, slice_step)
eval("zz["+my_slice_str+"])

所以我们在这里：slice对象让你做到这一点。你可以即时组装它们的列表和元组，将它们作为函数参数传递，对它们进行排序、打乱顺序等等。

my_slices = []
for slice_start, slice_end, slice_step in your_slice_definitions:
    my_slices += slice(slice_start, slice_end, slice_step)
print(zz[my_slices])
>>> array([[0.0892855 , 0.28048706, 0.04262895, 0.9353467 , 0.13062249]])