__getitem__ 能响应 [i] 和 [i:j] 是因为 python 解释器统一调用该方法并传入 int 或 slice 类型的 key；需在方法内用 isinstance 分支处理，切片时用 slice.indices(len(self)) 安全转换并返回同类实例。
为什么 __getitem__ 能响应 [i] 和 [i:j] 两种调用
Python 解释器在遇到 obj[key] 语法时，会直接尝试调用 obj.__getitem__(key)，不管 key 是 int、slice 还是其他类型。这意味着你不用额外判断语法形式，只需在 __getitem__ 内区分参数类型即可。
常见错误是只处理整数索引，结果一用切片就报 TypeError: slice indices must be integers or None——其实是你没接住 slice 对象，反而把它传给了底层 list 或 array 的索引逻辑。
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key是int：对应单个元素访问，如obj[5] -
key是slice：对应切片，如obj[2:6]、obj[::2]，其属性为.start、.stop、.step -
key是其他类型（如str、tuple）：只要你的逻辑支持，也可以处理，比如实现字段名访问
如何安全地支持切片并返回同类实例
多数自定义容器希望切片后仍返回自身类型（比如 MyList[1:4] 返回 MyList，而非 list），这就需要你在 __getitem__ 中识别 slice 并手动构造新实例。
注意 slice.indices(len(self)) ——它能把任意 slice（含 None 或负数）转成明确的 (start, stop, step) 三元组，避免自己手写边界校验。
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def __getitem__(self, key):
if isinstance(key, slice):
# 将 slice 映射到合法索引范围
start, stop, step = key.indices(len(self))
# 构造新实例，传入切片后的数据（假设内部用 list 存储）
return self.__class__(self._data[start:stop:step])
elif isinstance(key, int):
# 处理负索引和越界
if key <h3>
<code>__getitem__</code> 不处理赋值和删除，别和 <code>__setitem__</code>/<code>__delitem__</code> 混用</h3><p><code>__getitem__</code> 只负责读取，哪怕你返回了可变对象（比如内部列表），对返回值的修改也不会触发任何 magic method。用户写 <code>obj[0].append(x)</code> 是合法的，但这是在操作底层对象，不是你的类在“响应赋值”。</p><p>如果要支持 <code>obj[i] = x</code> 或 <code>del obj[i]</code>，必须单独实现 <code>__setitem__</code> 和 <code>__delitem__</code>，且它们的参数规则与 <code>__getitem__</code> 一致（同样要处理 <code>int</code> 和 <code>slice</code>）。</p>
- 误以为实现了
__getitem__就能用=赋值 → 实际会抛TypeError: 'MyClass' object does not support item assignment - 在
__getitem__里偷偷修改self._data→ 违反只读语义，容易引发隐蔽 bug - 对
slice参数返回原 list 切片（如self._data[key]）→ 返回的是list，不是你的类实例，链式调用断裂
性能与兼容性要注意的两个细节
切片行为是否支持步长（step ≠ 1）和空切片（start ≥ stop），直接影响下游库（如 NumPy、pandas）能否将你的类当容器使用。很多工具会试探性调用 obj[0:0:2] 来检测切片能力。
- 不要在
__getitem__开头就if key == slice(None): return self.copy()——这漏掉了obj[::2]等非全量切片 - 若内部数据结构不支持高效随机切片（比如链表），应尽早抛出
NotImplementedError，而不是默默降级为遍历生成，否则性能雪崩 - Python 3.9+ 支持
typing.Self，返回类型注解可写-> Self，但运行时不生效，仅辅助静态检查
最常被忽略的一点：slice.indices() 的长度参数必须是当前对象的逻辑长度（比如你重写了 __len__，就要用那个值），而不是内部存储的长度——否则负索引计算和越界判断都会错位。
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