__getitem__ 必须同时处理 int 和 slice：对 int 调用 _normalize_index 转负索引，对 slice 用 _normalize_slice 标准化边界并返回新序列实例。
Python 中 __getitem__ 必须同时处理 int 和 slice
自定义序列类要支持负索引和切片，核心是正确实现 __getitem__。它不能只假设传入的是 int——当写 obj[1:4] 或 obj[-2:] 时，Python 会传入一个 slice 对象，不是整数。如果没做类型分发，直接对 slice 做算术运算会抛 TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'slice' and 'int'。
实操建议：
- 在
__getitem__开头用isinstance(key, slice)分支处理切片逻辑 - 对
int类型的key，先用self._normalize_index(key)统一转为非负索引（避免重复写负数逻辑） - 不要在
__getitem__里手动调用range()或拼列表——切片可能很大，应返回新序列实例或惰性对象（如自定义迭代器）
负索引转换必须基于当前长度动态计算
负索引（如 -1）的意义依赖于序列当前长度，不能硬编码偏移量。比如 myseq[-1] 应等价于 myseq[len(myseq)-1]，而 len(myseq) 可能随内部数据变化。
实操建议：
- 实现
__len__(self)并确保它返回真实、及时的长度 - 写一个私有方法
_normalize_index(self, i)，内部用i % len(self)或i + len(self) if i 转换；注意前者对i = -0和边界值更鲁棒 - 在
__getitem__中对整数索引统一调用该方法，切片的.start/.stop/.step也要分别归一化（slice.indices(len)是标准解法）
切片返回值类型需与原序列一致
用户期望 mylist[1:3] 返回 list，mytuple[::2] 返回 tuple。同理，你的自定义类 MySeq 的切片也应返回 MySeq 实例，而不是 list 或 tuple。否则链式操作（如 obj[1:5][::-1]）会意外降级为内置类型，丢失自定义行为。
实操建议：
- 在切片分支中，用
type(self)(new_data)构造新实例，而非list(...) - 如果内部数据不可直接复用（比如是懒加载的），切片应封装参数（起止、步长），延迟到后续访问时才计算
- 特别注意空切片：当
start >= stop（正向）或start （负步长）时，应返回空实例，而非报错
__len__ 和内部存储不一致会导致切片越界静默失败
常见坑：内部用 list 存数据，但 __len__ 返回了错误值（比如缓存未更新）。这时 slice.indices(len) 计算出的索引范围会错，导致取到错误元素、越界、或漏掉末尾项，且不报错。
实操建议：
- 所有修改内部数据的方法（如
append、pop）必须同步更新长度相关状态，或干脆每次__len__都实时计算（只要代价可控） - 测试时重点覆盖边界场景：
obj[-1]、obj[:-1]、obj[100:]（越界）、obj[::2]、obj[::-1] - 别依赖
collections.abc.Sequence的默认__contains__或index——它们底层会调用__getitem__，如果切片/索引逻辑有缺陷，这些方法也会出错
负索引和切片看似简单，真正难的是让所有边界情况下的行为和内置类型完全对齐——尤其是空序列、全负切片、超大步长这些场景，很容易被忽略。
