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Python: 列表、数组及迭代器切片的区别及联系

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1. 对列表和数组进行切片

1.1 切片索引

众所周知，Python中的列表和numpy数组都支持用begin: end语法来表示[begin, end)区间的的切片索引：

import numpy as np
my_list= [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list[2: 4]) # [3, 4]

my_arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(my_arr[2: 4]) # [3 4]

以上操作实际上等同于用slice切片索引对象对其进行切片：

print(my_list[slice(2, 4)]) # [3, 4]
print(my_arr[slice(2, 4)]) # [3 4]

numpy数组还支持用列表和numpy数组来表示切片索引，而列表则不支持：

print(my_arr[[2, 3]]) # [3 4]
print(my_arr[np.arange(2, 4)]) # [3, 4]

print(my_list[[2, 3]]) # TypeError: list indices must be integers or slices, not list
print(my_list[np.arange(2, 4)]) # TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

Pytorch的torch.utils.data.Dataset数据集支持单元素索引，但不支持切片：

from torchvision.datasets import FashionMNIST
from torchvision.transforms import Compose, ToTensor, Normalize

transform = Compose(
        [ToTensor(),
         Normalize((0.1307,), (0.3081,))
         ]
)

data = FashionMNIST(
        root="data",
        download=True,
        train=True,
        transform=transform
    )

print(data[0], data[1]) # (tensor(...), 0) (tensor(...), 0)
print(data[[0, 1]]) # ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars
print(data[: 2]) # ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars

要想对torch.utils.data.Dataset进行切片，需要创建Subset对象:

import torch
indices = [0, 1] # or indices = np.arange(2)
data_0to1 = torch.utils.data.Subset(data, indices)
print(type(data_0to1)) #

Subset对象同样支持单元素索引操作且不支持切片：

print(data_0to1[0]) # (tensor(...), 0)

查看Pytorch源码可知，Subset类的定义实际上是这样的：

class Subset(Dataset[T_co]):
    r"""
 Subset of a dataset at specified indices.

 Args:
 dataset (Dataset): The whole Dataset
 indices (sequence): Indices in the whole set selected for subset
 """
    dataset: Dataset[T_co]
    indices: Sequence[int]

    def \_\_init\_\_(self, dataset: Dataset[T\_co], indices: Sequence[int]) -> None:
        self.dataset = dataset
        self.indices = indices

    def \_\_getitem\_\_(self, idx):
        return self.dataset[self.indices[idx]]

    def \_\_len\_\_(self):
        return len(self.indices)

从以上代码片段可以清晰地看到Subset类用indices来存储本身做为子集的索引集合，然后重写（override）了__getitem__()方法来实现对子集的单元素索引。

1.2 对切片索引进行命名

有时我们会使用充满硬编码的切片索引，这使得代码难以阅读，比如下面这段代码：

record = ".....100...513.25.."
cost = int(record[5: 8]) * float(record[11: 17])
print(cost)  # 51325.0

与其这样做，我们不如对切片进行命名：

SHARES = slice(5, 8)
PRICE = slice(11, 17)
cost = int(record[SHARES]) * float(record[PRICE])
print(cost) # 51325.0

在后一种版本中，由于避免了使用许多神秘难懂的硬编码索引，我们的代码就变得清晰了许多。

正如我们前面所说，这里的slice()函数会创建一个slice类型的切片对象，可以用在任何运行切片的地方：

items = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
a = slice(2, 4)
print(items[2: 4]) # [2, 3]
print(items[a]) # [2, 3]
items[a] = [10, 11] 
print(items) # [0, 1, 10, 11, 4, 5, 6]
del items[a]
print(items) # [0, 1, 4, 5, 6]

如果有一个slice对象的实例s，可以分别用过s.start、s.stop以及s.step属性来跌倒关于该对象的信息。例如：

a = slice(5, 50, 2)
print(a.start, a.stop, a.step) # 5 10 2

此外，可以通过使用indices(size)方法将切片映射到特定大小的序列上。这会返回一个[start, stop, step)元组，所有的值都已经恰当地限制在边界以内(当做索引操作时可避免出现IndexError异常)。例如：

s = 'HelloWorld'
print(a.indices(len(s)))
print(*a.indices(len(s)))
for i in range(*a.indices(len(s))):
    print(s[i])
# W
# r
# d

2. 对迭代器做切片操作

要对迭代器和生成器做切片操作，普通的切片操作符在这里是不管用的：

def count(n):
    while True:
        yield n
        n += 1
c = count(0)
print(c[10: 20]) # TypeError: 'generator' object is not subscriptable

此时，itertools.islice()函数是最完美的选择：

import itertools
for x in itertools.islice(c, 10, 20):
    print(x)
# 10
# 11
# 12
# 13
# 14
# 15
# 16
# 17
# 18
# 19

注意，迭代器和生成器之所以没法执行普通的切片操作，这是因为不知道它们的长度是多少（而且它们也没有实现索引）。islice()产生的结果是一个迭代器，它可以产生出所需要的切片元素，但这是通过访问并丢弃起始索引之前的元素来实现的。之后的元素会由islice对象产生出来，直到到达结束索引为止。

还有一点需要重点强调的是islice()会消耗掉所提供的的迭代器中数据。由于迭代器中的元素只能访问一次，没法倒回去，因此这里就需要引起我们的注意了。如果之后还需要倒回去访问前面的元素，那也许就应该先将数据转到列表中去。

参考

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