这段代码展示了如何在python中获取给定长度的所有连续子范围。使用zip函数可以实现这个功能。具体方法是将原列表和原列表的切片进行zip操作，切片的长度为给定的长度减一。例如，对于列表l=(0,1,2,3,4,5)，可以使用zip(l,l[1:],l[2:])来获取长度为3的所有连续子范围[(0, 1, 2), (1, 2, 3), (2, 3, 4), (3, 4, 5)]。

根据以下基准测试结果可以看出，使用zip函数比使用islice函数或简单的列表推导式更快：

:~$ python -m timeit "l=(0,1,2,3,4,5);from itertools import islice;[list(islice(l, i, i + 3)) for i in range(len(l) - 3 + 1)]"

100000次循环，最好的结果是：4.47微秒每次循环

:~$ python -m timeit "l=(0,1,2,3,4,5);[l[i: i + 3] for i in range(len(l) - 3 + 1)]"

1000000次循环，最好的结果是：0.632微秒每次循环

:~$ python -m timeit "l=(0,1,2,3,4,5);zip(l,l[1:],l[2:])"

1000000次循环，最好的结果是：0.447微秒每次循环

对于长列表和大的切片，可以使用itertools模块中的izip和islice函数：

zip_longest(*(islice(l, i) for i in range(n))) # 在Python 3中

izip(*(islice(l, i) for i in xrange(n))) # 在Python 2中

对于n大小的窗口的一般化解决方案是：zip(*(l[i:] for i in range(n)))，在Python 2.x中可以使用xrange代替range。此外，基准测试存在问题，因为它包括了导入时间。

在处理长列表时，使用izip比较高效！对于长列表和大的n，使用izip(*(islice(l, i) for i in range(n)))是一种内存高效的解决方案（在Python 3中可以直接使用zip）。

在Python 2.x中，应该使用xrange而不是range。

在Python中，有时候我们需要获取一个给定长度的连续子范围。例如，在一个列表中，我们想要获取长度为3的所有连续子范围。下面是一个解决这个问题的方法：

我们可以使用切片操作来获取所有合适的列表切片。首先，我们定义一个范围r，长度为6。然后，我们定义一个变量n，表示子范围的长度为3。接下来，我们使用一个for循环来遍历范围r的索引。在每次迭代中，我们使用切片操作来获取从当前索引开始，长度为n的子范围。最后，我们打印出每个子范围。

下面是实现这个方法的代码：

r = range(6)
n = 3
for i in range(len(r) - n + 1):
    print r[i: i + n]

输出结果为：

[0, 1, 2]
[1, 2, 3]
[2, 3, 4]
[3, 4, 5]

通过这个方法，我们可以获取给定长度的所有连续子范围。这对于处理列表数据非常有用，例如在数据分析或机器学习中。