可能更适合使用ringbuffer。它不是一个列表，尽管出于您的目的，它的行为可能足够像一个列表。

问题是列表上移位的效率是O(n)，这对于足够大的列表来说非常重要。

在环缓冲区中移动只是更新了头的位置也就是O(1)

Numpy可以使用roll命令做到这一点:

>>> import numpy
>>> a=numpy.arange(1,10) #Generate some data
>>> numpy.roll(a,1)
array([9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
>>> numpy.roll(a,-1)
array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1])
>>> numpy.roll(a,5)
array([5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4])
>>> numpy.roll(a,9)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

用例是什么?通常，我们并不需要完全移位的数组——我们只需要访问移位数组中的少量元素。

获取Python切片是运行时O(k)，其中k是切片，因此切片旋转是运行时n。deque旋转命令也是O(k)。我们能做得更好吗?

考虑一个非常大的数组(比方说，大到切片的计算速度很慢)。另一种解决方案是保留原始数组，并简单地计算在某种移位后存在于我们所期望的索引中的项的索引。

访问移位的元素就变成了O(1)。

def get_shifted_element(original_list, shift_to_left, index_in_shifted):
    # back calculate the original index by reversing the left shift
    idx_original = (index_in_shifted + shift_to_left) % len(original_list)
    return original_list[idx_original]

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

print get_shifted_element(my_list, 1, 2) ----> outputs 4

print get_shifted_element(my_list, -2, 3) -----> outputs 2 

如果效率是你的目标，(周期?内存?)，您最好查看数组模块:http://docs.python.org/library/array.html

数组没有列表的开销。

就纯粹的列表而言，你所拥有的就是你所希望做的。

deque对两端的拉和推进行了优化。它们甚至有一个专用的rotate()方法。

from collections import deque
items = deque([1, 2])
items.append(3)        # deque == [1, 2, 3]
items.rotate(1)        # The deque is now: [3, 1, 2]
items.rotate(-1)       # Returns deque to original state: [1, 2, 3]
item = items.popleft() # deque == [2, 3]

对于一个不可变的实现，你可以使用这样的东西:

def shift(seq, n):
    shifted_seq = []
    for i in range(len(seq)):
        shifted_seq.append(seq[(i-n) % len(seq)])
    return shifted_seq

print shift([1, 2, 3, 4], 1)