python負數索引
『壹』 python 通用的序列操作
序列 （sequence）是Python最基本的一種數據結構。
序列中的每個元素都有編號，即其位置或索引，其中第一個元素的索引為0，第二個元素的索引為1，依此類推。Python的序列索引支持負數，-1表示序列的最後一個元素，這是Python不同其他很多種語言不同的地方。
Python內置了多種序列，列表、元組、字元串是其中最常用的三種，本文為你描述各種序列的通用操作。
索引從0開始，索引號為0的元素為1，greeting的索引號為0的元素為'H'。
你可能注意到'Hello'和'H'都用單引號包圍，這是Python不同於其他語言的另一個地方。Python並沒有專門用於表示字元的數據類型，因此一個字元就是一個只包含一個元素的字元串。
Python的序列索引支持負數，-1表示倒數第一個元素。
切片 （slicing）操作用於訪問序列特定 范圍 內的元素。在一對方括弧內使用兩個索引，並用冒號隔開：
注意到，返回的序列並未包含願序列的第6個元素7，就相當於數學集合中的 左閉右開區間 操作。
換言之，你提供兩個索引來指定切片的邊界，其中第一個索引指定的元素包含在切片內，但第二個索引指定的元素不包含在切片內。
保留冒號，省略羨運備第一個索引，表示從序列起始位置開始切片；省略第二個索引，表示切片到序列末尾，包含最後一個元素：
這個操作的效果是：在指定的區間內間隔取元素，語法格式為：
例如：
步長為正數時，它從起點移到終點，而步長為負數時，它從終點移到起點。
可以使用加法運算（+運算符）拼接兩個序列：
從錯誤消息兄毀可知，不能拼接列表和字元串，雖然它們都是序列。一般而言，不悄配能拼接不同類型的序列。
將序列與數x 相乘時，將重復這個序列x 次來創建一個新序列：
初始化一個長度為10的空列表：
成員資格檢查判定一個元素是否存在於集合中，如存在返回True，否則返回False，實際上是一個布爾表達式。
語法：
例如：
內置函數 len 返回序列包含的元素個數，而 min 和 max 分別返回序列中最小和最大的元素。
Python通用的序列操作有：索引、切片、乘法、成員資格檢查、長度、最小值和最大值。
『貳』 python之序列
Python 中的序列是一塊可存放多個值的連續內存空間，所有值按一定順序排列，每個值所在位置都有一個編號，稱其為索引，我們可以通過索引訪問其對應值。
其實字元串就是序列結構，除此之外常見的序列結構還包括列表、元組等。
序列索引支持非負數和負數， 索引為非負數弊改，從 0 開始 ，如下所示：
以字元串為例，如下所示：
輸出結果租老判：
從結果來看，我們使用非負數索引與負數索引得到的結果一致。
切片操作可以訪問一定范圍內的元素，語法如下所示：
以字元串為例，如下所示：
輸出結果：
Python 支持類型相同的序列使用 + 作相加操作，該操作不會去除重復的元素。以字元串為例，如下所示：
輸出結果：
Python 中，使用數字 n 乘以一個序列會生成新的序列，內容為原來序列被重復 n 次的結果。以字元串為例，如下所示：
輸出結果：
Python 使用 in 關鍵字檢查某元素是否為序列的成員，語法如下：
val in seq
以字元串為例，如下所示：
輸出結果：
True
2.6 內置函數
len()—— 計算序列的長度
max()——找出序列中的最大元素
min()——找出序列中的最小元素
list() ——將序列轉換含檔為列表
str() ——將序列轉換為字元串
sum()——計算元素的和
sorted()——對元素進行排序
enumerate()——將序列組合為一個索引序列，多用在 for 循環中
舉例，如下所示：
輸出結果：
『叄』 如何在python列表中查找某個元素的索引
1、方法一： 利用數組自身的特性 a.index(target), 其中a是目標list，target是需要的下標對應的值。代碼如下：
2、分片：
分片用於截取某個范圍內的元素，通過:來指定起始區間（左閉右開區間，包含左側索引值對應的元素，但不包含右測索引值對應的元素）。
分片包括起始索引對應的元素，但不包括終止索引對應的元素，索引為正值時可以發生越界但只會取到最後一個元素。如果索引值為負值，則表示從最右邊元素開始，此時需避免索引越界。
『肆』 Python內置函數range
range 類型表示不可變的數字序列，通常用於在 for 循環中循環指定的次數。
range 構造器的參數必須為整數（可以是內置的 int 或任何實現了 __index__ 特殊方法的對象）。 如果省略 step 參數，其默認值為 1 。 如果省略 start 參數，其默認值為 0 ，如果 step 為零則會引發 ValueError。
如果 step 為正值，確定 range r 內容的公式為 r[i] = start + step*i 其中 i >= 0 且 r[i] < stop 。
如果 step 為負值，確定 range 內容的公式仍然為 r[i] = start + step*i ，但限制條件改為 i >= 0 且 r[i] > stop .
如果 r[0] 不符合值的限制條件，則該 range 對象為空。 range 對象確實支持負索引，但是會將其解戚顫讀為從正索引所確定的序列的末尾開始索引。
元素絕對值大於 sys.maxsize 的 range 對象是被允許的，但某些特性 (例如 len()) 可能引發 OverflowError。
一些 range 對象的例子:
range 對象實現了 一般 序列的所有操作，但拼接和重復除外（這是由於 range 對象只能表示符合嚴格模式的序列，而重復和拼接通常都會違反這樣的模式）。
start
start 形參的值 (如果該形參未提供則為 0 )
stop
stop 形參的值
step
step 形參的值 (如果該形參未提供則為 1 )
range 類型相比常規 list 或 tuple 的優勢在於一個 range 對象總是佔用固定數量的（較小）內存，不論其所表示的范圍有多大（因為它只保存了 start , stop 和 step 值，並會根據需要計算具體單項或子范圍的值）。
range 對象實現了 collections.abc.Sequence ABC，提供如包含檢測、元素索引查找、切片等特性，並支持負索引
使用 == 和 != 檢測 range 對象是否相等是將其作為序列來比較。 也就是說，如果兩個 range 對象表示相同的值序列就認譽困為它們是相等的。 （請注意比較結果相等的兩個 range 對象可能會具有不同的 start, stop 和 step 屬性，例如 range(0) == range(2, 1, 3) 而 range(0, 3, 2) == range(0, 4, 2) 。）慶仔念
在 3.2 版更改: 實現 Sequence ABC。 支持切片和負數索引。 使用 int 對象在固定時間內進行成員檢測，而不是逐一迭代所有項。
在 3.3 版更改: 定義 '==' 和 '!=' 以根據 range 對象所定義的值序列來進行比較（而不是根據對象的標識）。
3.3 新版功能: start, stop 和 step 屬性。
『伍』 Python中[::-1]這個代碼是什麼意思
[::-1]是對字元串的截取操作，str[a：b]表示截取字元串的a開始的位置，b表示結束位置。b是負數，表示去除後幾位。
由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程序設計課程。
取前3個元素，利用切片操作就是「L[0:3]」。如果第一個索引是0，還可以省略「L[:3]」。
也可以從索引1開始，取出2個元素出來，L[1:3]，顯示的結果就是「['Sarah', 'Tracy']」。
類似的，既然Python支持L[-1]取倒數第一個元素，那麼同樣支持倒數切片，試試「L[-2:]」，返回的就是「['Bob', 'Jack']」，記住倒數第一個元素的索引是-1。
(5)python負數索引擴展閱讀：
對於具有序列結構的數據來說，切片操作的方法是：consequence[start_index: end_index: step]。
1、start_index：表示是第一個元素對象，正索引位置默認為0；負索引位置默認為 -len(consequence)
2、end_index：表示是最後一個元素對象，正索引位置默認為 len(consequence)－1；負索引位置默認為 -1。
3、step：表示取值的步長，默認為1，步長值不能為0。
『陸』 Python中的幾種數據類型
大體上把Python中的數據類型分為如下幾類：
Number(數字) 包括int,long,float,complex
String(字元串) 例如：hello,hello,hello
List(列表) 例如：[1,2,3],[1,2,3,[1,2,3],4]
Dictionary(字典) 例如：{1:nihao,2:hello}
Tuple(元組) 例如：(1,2,3,abc)
Bool(布爾) 包括True、False
由於Python中認為所有的東西都是對象，所以Python不用像其它一些高級語言那樣主動聲缺慎豎明一個變數的類型。
例如我要給一個變數i賦值100，python的實現 ：
i=100
C#的實現：
int i = 100;
下面一一簡單介紹這幾種數據類型
數字類型
int和long
之所以要把int和long放在一起的原因是python3.x之後已經不區分int和long,統一用int。python2.x還是區分的。下面我以Python2.7為例：
i = 10
type(i)
i=10000000000
type(i)
那麼為什麼10就是int,10000000000就是long呢，當然這就和int的最大值有關了，int類孝毀型的最大值為231-1，即2147483647，也可以用sys.maxint。
2**31-1
2147483647L
sys.maxint
2147483647
為什麼用上面的方法求的值就是long型的呢(數字後面加『L』表示是long型)，因為2**31的值為2147483648,這個值是一個long型，用一個long型減去1，結果還是一個long,但實際上int型的最大值就是2147483647
type(2147483647)
type(2147483648)
float類型
float類型和其它語言的float基本一致，浮點數，說白了，就是帶小數點的數，精度與機器相關。例如：
i = 10000.1212
type(i)
complex：復數類型，具體含義及用法可自行查看相關文檔。
字元串類型
字元串的聲明有三種方式：單引號、雙引號和三引號(包括三個單引號或三個雙引號)。例如：
str1 = hello world
str2 = hello world
str3 = hello world
str4 = hello world
print str1
hello world
print str2
hello world
print str3
hello world
print str4
hello world
Python中的字元串有兩種數據類型：str類型和unicode類型。str類型採用的ASCII編碼，也就是說它無法表示中文。unicode類型採用unicode編碼，能夠表示任意字元，包括中文及其它語言。並且python中不存在像c語言中的char類型，就算是單個字元也是字元串類型。字元串默認採用的ASCII編碼，如果要顯示聲明為unicode類型的話，需要在字伏大符串前面加上u或者U。例如：
str1 = hello
print str1
hello
str2 = u中國
print str2
中國
由於項目中經常出現對字元串的操作，而且由於字元串編碼問題出現的問題很多，下面，來說一下關於字元串的編碼問題。在與python打交道的過程中經常會碰到ASCII、Unicode和UTF-8三種編碼。具體的介紹請參見這篇文章。我簡單的理解就是，ASCII編碼適用英文字元，Unicode適用於非英文字元(例如中文、韓文等)，而utf-8則是一種儲存和傳送的格式，是對Uncode字元的再編碼(以8位為單位編碼)。例如：
u = u漢
print repr(u) # uu6c49
s = u.encode(UTF-8)
print repr(s) # xe6xb1x89
u2 = s.decode(UTF-8)
print repr(u2) # uu6c49
解釋：聲明unicode字元串」漢「，它的unicode編碼為」u6c49「，經過utf-8編碼轉換後，它的編碼變成」xe6xb1x89「。
對於編碼的經驗總結：
1.在python文件頭聲明編碼格式 ;
#-*- coding: utf-8 -*-
2.將字元串統一聲明為unicode類型，即在字元串前加u或者U;
3.對於文件讀寫的操作，建議適用codecs.open()代替內置的open()，遵循一個原則，用哪種格式寫，就用哪種格式讀;
假設在一個以ANSI格式保存的文本文件中有「中國漢字」幾個字，如果直接用以下代碼，並且要在GUI上或者在一個IDE中列印出來(例如在sublime text中，或者在pydev中列印)，就會出現亂碼或者異常，因為codecs會依據文本本身的編碼格式讀取內容：
f = codecs.open(d:/test.txt)
content = f.read()
f.close()
print content
改用如下方法即可(只對中文起作用)：
# -*- coding: utf-8 -*-
import codecs
f = codecs.open(d:/test.txt)
content = f.read()
f.close()
if isinstance(content,unicode):
print content.encode(utf-8)
print utf-8
else:
print content.decode(gbk).encode(utf-8)
列表類型
列表是一種可修改的集合類型，其元素可以是數字、string等基本類型，也可以是列表、元組、字典等集合對象，甚至可以是自定義的類型。其定義方式如下：
nums = [1,2,3,4]
type(nums)
print nums
[1, 2, 3, 4]
strs = [hello,world]
print strs
[hello, world]
lst = [1,hello,False,nums,strs]
type(lst)
print lst
[1, hello, False, [1, 2, 3, 4], [hello, world]]
用索引的方式訪問列表元素，索引從0開始,支持負數索引，-1為最後一個.
lst = [1,2,3,4,5]
print lst[0]
1
print lst[-1]
5
print lst[-2]
4
支持分片操作，可訪問一個區間內的元素，支持不同的步長，可利用分片進行數據插入與復制操作
nums = [1,2,3,4,5]
print nums[0:3] #[1, 2, 3] #前三個元素
print nums[3:] #[4, 5] #後兩個元素
print nums[-3:] #[3, 4, 5] #後三個元素 不支持nums[-3:0]
numsclone = nums[:]
print numsclone #[1, 2, 3, 4, 5] 復制操作
print nums[0:4:2] #[1, 3] 步長為2
nums[3:3] = [three,four] #[1, 2, 3, three, four, 4, 5] 在3和4之間插入
nums[3:5] = [] #[1, 2, 3, 4, 5] 將第4和第5個元素替換為[] 即刪除[three,four]
支持加法和乘法操作
lst1 = [hello,world]
lst2 = [good,time]
print lst1+lst2 #[hello, world, good, time]
print lst1*5 #[hello, world, hello, world, hello, world, hello, world, hello, world]
列表所支持的方法，可以用如下方式查看列表支持的公共方法：
[x for x in dir([]) if not x.startswith(__)]
[append, count, extend, index, insert, pop, remove, reverse, sort]
def compare(x,y):
return 1 if xy else -1
#【append】 在列表末尾插入元素
lst = [1,2,3,4,5]
lst.append(6)
print lst #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
lst.append(hello)
print lst #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
#【pop】 刪除一個元素，並返回此元素的值 支持索引 默認為最後一個
x = lst.pop()
print x,lst #hello [1, 2, 3, 4, 5, 6] #默認刪除最後一個元素
x = lst.pop(0)
print x,lst #1 [2, 3, 4, 5, 6] 刪除第一個元素
#【count】 返回一個元素出現的次數
print lst.count(2) #1
#【extend】 擴展列表 此方法與「+」操作的不同在於此方法改變原有列表，而「+」操作會產生一個新列表
lstextend = [hello,world]
lst.extend(lstextend)
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, hello, world] 在lst的基礎上擴展了lstextend進來
#【index】 返回某個值第一次出現的索引位置，如果未找到會拋出異常
print lst.index(hello) #5
#print lst.index(kitty) #ValueError: kitty is not in list 出現異常
#【remove】 移除列表中的某個元素，如果待移除的項不存在，會拋出異常 無返回值
lst.remove(hello)
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, world] hello 被移除
#lst.remove(kitty) #ValueError: list.remove(x): x not in list
#【reverse】 意為反轉 沒錯 就是將列表元素倒序排列,無返回值
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, world]
lst.reverse()
print lst #[2, 3, 4, 5, 6, world]
#【sort】 排序
print lst #由於上面的反轉 目前排序為 [world, 6, 5, 4, 3, 2]
lst.sort()
print lst #排序後 [2, 3, 4, 5, 6, world]
nums = [10,5,4,2,3]
print nums #[10,5,4,2,3]
nums.sort(compare)
print nums #[2, 3, 4, 5, 10]
列表轉換為迭代器。
所謂的迭代器就是具有next方法(這個方法在調用時不需要任何參數)的對象。在調用next方法時，迭代器會返回它的下一個值。如果next方法被調用，但迭代器沒有值可以返回，就會引發一個StopIteration異常。迭代器相對於列表的優勢在於，使用迭代器不必一次性將列表加入內存，而可以依次訪問列表的數據。
依然用上面的方法查看迭代器的公共方法：
lst = [1,2,3,4,5]
lstiter = iter(lst)
print [x for x in dir(numiter) if not x.startswith(__)]
[next]
沒錯，只有next一個方法，對於一個迭代器，可以這樣操作：
lst = [1,2,3,4,5]
lstiter = iter(lst)
for i in range(len(lst)):
print lstiter.next() #依次列印
1
2
3
4
5
元組類型
元組類型和列表一樣，也是一種序列，與列表不同的是，元組是不可修改的。元組的聲明如下：
lst = (0,1,2,2,2)
lst1=(hello,)
lst2 = (hello)
print type(lst1) # 只有一個元素的情況下後面要加逗號 否則就是str類型
print type(lst2) #
字典類型
字典類型是一種鍵值對的集合，類似於C#中的Dictionary
dict1 = {}
print type(dict1) # 聲明一個空字典
dict2 = {name:kitty,age:18} #直接聲明字典類型
dict3 = dict([(name,kitty),(age,18)]) #利用dict函數將列表轉換成字典
dict4 = dict(name=kitty,age=18) #利用dict函數通過關鍵字參數轉換為字典
dict5 = {}.fromkeys([name,age]) #利用fromkeys函數將key值列表生成字典，對應的值為None {age: None, name: None}
字典基本的操作方法：
#【添加元素】
dict1 = {}
dict1[mykey] = hello world #直接給一個不存在的鍵值對賦值 即時添加新元素
dict1[(my,key)] = this key is a tuple #字典的鍵可以是任何一中不可變類型，例如數字、字元串、元組等
#【鍵值對個數】
print len(dict1)
#【檢查是否含有鍵】
print mykey in dict1 #True 檢查是否含有鍵為mykey的鍵值對
print hello in dict1 #False
#【刪除】
del dict1[mykey] #刪除鍵為mykey的鍵值對
繼續利用上面的方法查看字典的所有公共方法：
[x for x in dir({}) if not x.startswith(__)]
[clear, , fromkeys, get, has_key, items, iteritems, iterkeys, itervalues,
keys, pop, popitem, setdefault, update, values, viewitems, viewkeys, viewvalues]
dict.clear() 刪除字典中所有元素
dict.() 返回字典(淺復制)的一個副本
dict.get(key,default=None) 對字典dict 中的鍵key,返回它對應的值value，如果字典中不存在此鍵，則返回default 的值(注意，參數default 的默認值為None)
dict.has_key(key) 如果鍵(key)在字典中存在，返回True，否則返回False. 在Python2.2版本引入in 和not in 後，此方法幾乎已廢棄不用了，但仍提供一個 可工作的介面。
dict.items() 返回一個包含字典中(鍵, 值)對元組的列表
dict.keys() 返回一個包含字典中鍵的列表
dict.values() 返回一個包含字典中所有值的列表
dict.iter() 方法iteritems(), iterkeys(), itervalues()與它們對應的非迭代方法一樣，不同的是它們返回一個迭代器，而不是一個列表。
dict.pop(key[, default]) 和方法get()相似，如果字典中key 鍵存在，刪除並返回dict[key]，如果key 鍵不存在，且沒有給出default 的值，引發KeyError 異常。
dict.setdefault(key,default=None) 和方法set()相似，如果字典中不存在key 鍵，由dict[key]=default 為它賦值。
dict.setdefault(key,default=None) 和方法set()相似，如果字典中不存在key 鍵，由dict[key]=default 為它賦值。
布爾類型
布爾類型即True和False,和其它語言中的布爾類型基本一致。下面列出典型的布爾值
print bool(0) #False
print bool(1) #True
print bool(-1) #True
print bool([]) #False
print bool(()) #False
print bool({}) #False
print bool() #False
print bool(None) #False
『柒』 Python中，tuple的優勢是什麼
一、首先，看看三者最基本的區別：
List是順序的，可變的。
Dictrionary是無順序的，可變的。Dictionary是內置數據類型之一，它定義了鍵和值之間一對一的關系。每一個元素都是一個 key-value 對, 整個元素集合用大括弧括起來。
Tuple 是順序的，不可變 list。 一旦創建了一個 tuple 就不能以任何方式改變它。
定義 tuple 與定義 list 的方式相同, 除了整個元素集是用小括弧包圍的而不是方括弧
你說的對，Tuple 是不可變 list。 一旦創建了一個 tuple 就不能以任何方式改變它。
二、Tuple 與 list 的相同之處
定義 tuple 與定義 list 的方式相同, 除了整個元素集是用小括弧包圍的而不是方括弧。
Tuple 的元素與 list 一樣按定義的次序進行排序。 Tuples 的索引與 list 一樣從 0 開始, 所以一個非空 tuple 的第一個元素總是t[0]。
負數索引與 list 一樣從 tuple 的尾部開始計數。
與 list 一樣分片 (slice) 也可以使用。注意當分割一個 list 時, 會得到一個新的 list ；當分割一個 tuple 時, 會得到一個新的 tuple。
三、Tuple 不存在的方法
您不能向 tuple 增加元素。Tuple 沒有 append 或 extend 方法。
您不能從 tuple 刪除元素。Tuple 沒有 remove 或 pop 方法。
您不能在 tuple 中查找元素。Tuple 沒有 index 方法。
然而, 您可以使用 in 來查看一個元素是否存在於 tuple 中。
四、用 Tuple 的好處
Tuple 比 list 操作速度快。如果您定義了一個值的常量集，並且唯一要用它做的是不斷地遍歷它，請使用 tuple 代替 list。
如果對不需要修改的數據進行 「防寫」，可以使代碼更安全。使用 tuple 而不是 list 如同擁有一個隱含的 assert 語句，說明這一數據是常量。如果必須要改變這些值，則需要執行 tuple 到 list 的轉換。
五、Tuple 與 list 的轉換
Tuple 可以轉換成 list，反之亦然。內置的 tuple 函數接收一個 list，並返回一個有著相同元素的 tuple
而 list 函數接收一個 tuple 返回一個 list。從效果上看，tuple 凍結一個 list，而 list 解凍一個 tuple。
六、Tuple 的其他應用
一次賦多值
>>> v = ('a', 'b', 'e')
>>> (x, y, z) = v