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前奏
按数据结构划分
- Sequence（序列）：list、tuple、str、bytes、range，支持下标索引，按位置存取。
- Mapping（映射）：dict，key-value 结构，3.7 之后保留插入顺序，但不属于序列。
- Set（集合）：set，无索引、元素唯一，不属于序列。
所谓序列，指的是一块可存放多个值的连续内存空间，这些值按一定顺序排列，可通过每个值所在位置的编号（称为索引）访问它们
为什么要这么划分?
- list 列表：可变数组。底层是一块连续内存，但会预留冗余空间。可以增删改元素。代价：插入删除中间元素要挪动后面的数据。适合经常改动、按序号拿数据的场景。
- tuple 元组：声明之后不可修改。内存分配一次性固定，不会额外预留空间。因为不可变，它能做字典的 key、可以 hash。底层没有扩容、没有修改的开销。
类比 C# 固定长度数组，但 tuple 不止存单一类型，它可以打包一组不同类型的值，用来表示 “一组不会变的数据”，比如坐标 (x,y)。一旦创建就不允许修改，防止代码里无意篡改，保证数据安全。
- dict 字典：哈希表，key-value。不靠顺序索引，靠 key 直接定位，查找速度很快。适合需要根据名字 / 标识去取值，不关心先后顺序的场景。
- set 集合：本质就是只有 key、不带 value 的字典，自动去重。专门用来判断元素是否存在、求交集差集。
核心一句话：把 “会不会变” 作为第一区分条件。
- 数据确定不会改动，就用 tuple。解释器可以做内存优化，还能哈希；
- 数据需要频繁增删，就用 list；
- 需要按键查询，用 dict；
- 需要去重、成员判断，用 set。
C、C# 里面要自己手动区分可变 / 不可变、自己管理内存。Python 直接把这些场景封装成不同容器，让开发者根据数据的行为去选型，而不是自己手动控制内存。
序列正篇
序列索引:
序列中，每个元素都有属于自己的编号（索引）。从起始元素开始，索引值从 0 开始递增,除此之外，Python 还支持索引值是负数，此类索引是从右向左计数，换句话说，从最后一个元素开始计数，从索引值 -1 开始
提示
注意，在使用负值作为列序中各元素的索引值时，是从 -1 开始，而不是从 0 开始
序列切片
切片操作是访问序列中元素的另一种方法，它可以访问一定范围内的元素，通过切片操作，可以生成一个新的序列。