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。

length = 100
last_nine_iter = itertools.islice(list(range(length)), length-9, None, 1)
list_last_nine = list(last_nine_iter)

现在：

>>> 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]

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