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。

以上就是python切片中内存的注意事项，希望对大家有所帮助。