前言
在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
1
2
3
4
5
|
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:
1
2
3
|
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)
1
2
3
4
5
6
7
8
|
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
1
2
3
4
|
# 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:
1
2
3
|
>>> 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?
1
2
3
4
5
6
|
>>> 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:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
|
############# 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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
|
/ * 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;
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:
1
2
3
4
5
6
7
8
|
/ / 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:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
|
/ * 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[i];
Py_INCREF(v);
dest[i] = 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 a4:4
. 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~
好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000009008550