必须实现 __getitem__ 并处理 slice 对象，否则切片会报错；建议用 key.indices(len(self._data)) 解析切片，返回同类型实例；还需实现 __len__ 和 __iter__ 才构成完整序列。
必须实现 __getitem__ 且要处理 slice 对象
Python 的切片操作（如 obj[1:5]）会直接调用 __getitem__，但传入的不是整数，而是 slice 实例。如果只支持整数索引，遇到切片就会抛 TypeError: 'slice' object is not subscriptable。
实操建议：
- 在
__getitem__中用isinstance(key, slice)分支判断 - 手动调用
key.indices(len(self._data))把slice映射为 (start, stop, step) —— 它自动处理负索引、越界、默认值（None）等细节 - 用
range(*key.indices(...))构造索引序列，再逐个取值或返回新序列实例（推荐）
返回值类型要匹配原序列语义
切片结果该返回什么？取决于你的类设计目标：是“视图”还是“副本”，是否可变。
常见选择：
- 返回同类型实例（最安全）：比如
MyList切片后仍返回MyList，需确保构造函数能接收可迭代对象 - 返回内置
list（简单但丢失类型）：适合只读工具类，但破坏了序列一致性 - 避免返回原始内部列表引用：否则外部修改会影响内部状态，违背封装
示例片段：
def __getitem__(self, key):
if isinstance(key, slice):
# 假设 self._data 是 list 或其他序列
indices = key.indices(len(self._data))
return self.__class__([self._data[i] for i in range(*indices)])
else:
return self._data[key]
别忘了 __len__ 和 __iter__ 才算完整序列
仅靠 __getitem__ 不足以让类被识别为 Python 序列。很多内置函数（如 len()、for 循环、list()）会分别查找 __len__ 和 __iter__。
不实现的后果：
- 没
__len__→len(obj)报TypeError - 没
__iter__→for x in obj:回退到__getitem__从 0 开始调用，但若索引越界没抛IndexError就会无限循环
最简 __iter__ 实现就是 yield from self._data；__len__ 直接返回 len(self._data) 即可。
边界情况：空序列、负步长、step ≠ 1 的切片
slice.indices() 能帮你扛住大部分边界，但要注意它返回的 range 在 step 时是递减的，直接用于索引列表没问题，但如果你手动拼 list，得确保下标合法（range 本身已过滤无效索引）。
容易漏掉的点：
- 空切片（如
[5:2]或[1:1]）→range(*...)为空，返回空序列即可 - step 为负数时，
start可能大于stop，但range天然支持，不用额外判断 - 如果内部存储不支持随机访问（比如是生成器），就不能用
__getitem__支持切片——得换设计，比如只支持按需迭代
真正麻烦的是把自定义序列嵌套进 NumPy 或 Pandas：它们可能绕过 __getitem__ 直接查 __array__ 或调用 C 层接口，这时候光靠 Python 魔术方法不够。
