切片操作是否总会分配新对象？其内存分配规则是什么？

嘿，这个问题问得特别到位！我当初刚摸Python的时候也被切片的对象创建逻辑绕晕过，咱们结合你的例子一步步理清楚。

先看你给出的代码片段：

>>> s = "hello world"
>>> y = s[::]
>>> id(s)
4507906480
>>> id(y)
4507906480 # 二者相同——未创建新对象
>>> z = s[:2]
>>> z
'he'
>>> id(z)
4507835488 # z是一个新对象

一、什么时候切片会返回原对象？ #

当你使用完整切片（也就是[::]或者简化的[:]）时，对于字符串、元组这类不可变类型，Python会直接返回原对象的引用，不会分配新内存。这是Python的一个优化策略——既然切片结果和原对象完全一致，没必要浪费空间造个一模一样的新对象。

不过要注意：这个优化只针对不可变类型！如果是列表这种可变类型，lst[:]会创建一个新的列表对象（浅拷贝）。你可以自己测试：

>>> lst = [1,2,3]
>>> lst2 = lst[:]
>>> id(lst) == id(lst2)
False

二、什么时候切片会创建新对象？ #

只要切片的结果和原对象不完全相同，Python就会分配新内存，生成新对象：

• 像你例子里的s[:2]，只截取了前2个字符，结果和原字符串不一样，必然要新建一个字符串对象。
• 其他场景比如：指定起始索引（s[1:]）、结束索引（s[:-1]）、步长不为1（s[::2]），这些都会生成新的对象。

三、为什么不可变类型有这种特殊优化？ #

核心原因是不可变类型的内容无法被修改，返回原引用完全没有风险——不管你通过s还是y访问，内容都是固定的，不会出现修改一个影响另一个的情况。但可变类型就不行了，如果返回原引用，修改lst2的同时lst也会被改，这不符合切片拷贝的预期，所以必须创建新对象。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者codeforester