何为“序列”
序列是指一块用来存放多个值的连续内存空间——这是物理层的说法，从学习一些数据结构的知识来看，应当还有一种逻辑上的序列，也就是虽然不使用连续的内存空间，但使用其他方法，也连成一个序列。
一般来说，序列的各个元素常常是相互有关的。
在Python中，各种卧槽类型都属于序列，其中，字典和集合两个是无序的（字典偏重于检索而集合偏重于逻辑关系），列表、元组、字符串（没错它也当然是一串字符的序列）都是有顺序的，而在Python中，有顺序的字符串都支持双向索引，除了一般的正向索引（01234……）之外，还可以使用负索引，比如在前面介绍的字符串切片中可见的-1表示倒数第一个之类。
可以使用负索引是Python的一大特色。
所有的序列类型都可以进行一些常用的操作：索引（indexing）、切片（slicing）、加（adding）、乘（multiplying）以及检查（与搜索相仿），一般的，这些序列类型还具有计算长度、找出最大最小元素的基本操作。
序列索引
序列可以通过其数字索引访问其实际元素，这个操作根本上是基于序列对象的一个特殊方法_ _getitem_ _()，它确保了序列通过整数下标访问序列元素的可行。
使用时仅需如此：
s[i] #访问序列s的第i个元素（正向索引）
而正如前面所介绍，序列也支持反向索引：
s[-1] #访问序列s的倒数第一个元素
为了和正向索引相区分，反向索引是从-1开始的。
索引一般会产生两种错误：
TypeError: string indices must be integers
IndexError: string index out of range
这里，TypeError是因为索引使用了非整数（python好像不支持字符和A表数字的自动转换，所以直接用一个字符也是不行的），而IndexError是因为索引越界，C++如果编号越界，并不会报错，但运行着早晚会出问题，这里Python的处理还是比较安全的。
序列切片
切片是指这样一种操作：它作用于一种序列类型，使之经过分隔后返回其结果。
Python中的切片使用两个冒号分隔三个数字，具体情况如下：
s[i:j:k]
其中的 i 表示切片开始位置， j 表示切片结束的位置， k 则表示切片的步长（该数字默认为1，常与第二个冒号一起省略）。简而言之，切片操作的实现需要提供两个索引所谓边界，处在边界之中的子序列于是成为一个新序列，其中，第一个索引（左边界）代表的元素包含在子序列中，第二个索引（右边界）则不在子序列中。
步长如果设置为比1大的数字，就会跳过某些元素，比如设置为2时，就会在边界之中隔一个选一个。
另外，在使用负索引时，也要保证左边界在右边界之左（这好像是一句废话，但事实上还是很值得注意的）。
NewStr1 = Str [ -3 ; -1 ] #这样是倒数第三到倒数第一个一个切片；
NewStr2 = Str [ -1 : -3 ] #这样切出来是一个空序列；
有时，需要包含序列的最后一个元素，但负向索引无法使用-0，直接使用-1时又会把倒数第一个元素排除在外，此时可以空置第二个数字，但不需要省略冒号（否则又成了简单的数字索引）
在Python中，切片的功能是相当强大的，除了常用的截取列表外，还可以修改、删除元素，甚至可以增添元素。
序列重复
序列重复使用Str * n 的基本操作，这一操作不仅对于字符串有用，对于其他序列类型也起作用。
有时我们只知道我们想要一个多长的序列，却暂时不知道其中的元素，此时又要引入另一个非常重要的概念：None，意义就是“这里什么都没有”。
比如说我们需要一个长度为10的空的列表，就可以这样写：
EmptyStr = [None] * 10
序列检查
序列检查是指查看一个单独的元素是否属于该序列，可以通过以下四种方式：
x in str
x not in str
str.count(x)
s.index(x[ ,i [ , j]])
其中，最后一种（也是最难写的一种），可以指定检查的范围（使用ij两个数组的索引），但是如果找不到（检查失败），这样的操作就会导致ValueError；
序列比较
序列比较使用和数字比较同样的运算符（也就是<>=!=那一套）；
序列排序
序列排序可以使用内置的函数（sorted() ）快速实现，该函数返回序列的排序列表，本菜鸡推断这样内置的、极其常用的排序函数，其内部肯定是通过快速排序法实现的，其效率应该值得信赖；
这个函数的全写是这样的：
sort ( iterable , key = None , reverse = False )
其中key是计算表示键值的函数，reverse则是表示排序规则，默认是false（也就是升序，由小到大）
多说两句
看来人家编书把String编到后面还是有理由的……
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