1、由于 Python 列表的切片会在内存中创建新对象，因此需要注意的另一个重要函数是itertools.islice。
2、通常需要遍历切片，而不仅仅是在内存中静态创建它。islice非常适合这个。
一个警告，它不支持负的参数start，stop或者step，如果这是一个问题，您可能需要计算指标或反向迭代提前。
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length = 100last_nine_iter = itertools.islice(list(range(length)), length-9, None, 1)list_last_nine = list(last_nine_iter) |
现在：
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>>> list_last_nine[91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99] |
列表切片制作副本的事实是列表本身的一个特征。如果您对 Pandas DataFrame 等高级对象进行切片，它可能会返回原始视图，而不是副本。
内容扩展：
语法：
nuList[start:end:direction]
start -->起始下标（direction = 1时，默认是0；direction = -1时默认是-1）
start -->结束下标（direction = 1时，默认是len(nuList)-1；direction = -1时默认是-(len(nuList)-1)）
direction --> 默认是1，切片方向从左往右；-1时，切片方向从右往左
1.只包含左边的端数据，不包含右边的端数据
print(nuList[1:3])
结果是：[1,2]
2.按照不同的方向返回元素
print(nuList[::])
结果是：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(nuList[::-1])
结果是：[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
3.严格按照方向顺序截取
print(nuList[3:1]) #从左往右，下标3开始切，但是无法找到下标1
print(nuList[-1:-3]) #从左往右，下标-1开始切，但是无法找到下标-3
print(nuList[-3:-1:-1]) #从右往左，下标-3开始切，但是无法找到下标-1
结果都为:[]
print(nuList[1:-1]) #从左往右，下标1开始切，能找到-1下标
结果：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
print(nuList[-1:1:-1]) #从右往左，下标-1开始切，能找到1下标
结果：[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2]
到此这篇关于python切片中内存的注意事项总结的文章就介绍到这了,更多相关python切片中内存的注意事项内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
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