Python中operator模块的操作符使用示例总结
operator模块是python中内置的操作符函数接口,它定义了一些算术和比较内置操作的函数。operator模块是用c实现的,所以执行速度比python代码快。
逻辑操作
from operator import * a = [1, 2, 3] b = a print 'a =', a print 'b =', b print print 'not_(a) :', not_(a) print 'truth(a) :', truth(a) print 'is_(a, b) :', is_(a, b) print 'is_not(a, b) :', is_not(a, b)
打印结果:
a = [1, 2, 3] b = [1, 2, 3] not_(a) : False truth(a) : True is_(a, b) : True is_not(a, b): False
可以通过结果知道,operator的一些操作函数与原本的运算是相同的。
比较操作符
operator提供丰富的比较操作。
a = 3 b = 5 print 'a =', a print 'b =', b print for func in (lt, le, eq, ne, ge, gt): print '{0}(a, b):'.format(func.__name__), func(a, b)
打印结果
a = 3 b = 5 lt(a, b): True le(a, b): True eq(a, b): False ne(a, b): True ge(a, b): False gt(a, b): False
这些函数等价于<、<=、==、>=和>的表达式语法。
算术操作符
处理数字的算术操作符也得到支持。
a, b, c, d = -1, 2, -3, 4 print 'a =', a print 'b =', b print 'c =', c print 'd =', d print '\nPositive/Negative:' print 'abs(a):', abs(a) print 'neg(a):', neg(a) print 'neg(b):', neg(b) print 'pos(a):', pos(a) print 'pos(b):', pos(b)
打印结果
a = -1 b = 2 c = -3 d = 4 Positive/Negative: abs(a): 1 neg(a): 1 neg(b): -2 pos(a): -1 pos(b): 2
abs返回值得绝对值,neg返回(-obj), pos返回(+obj)。
a = -2 b = 5.0 print 'a =', a print 'b =', b print '\nArithmetic' print 'add(a, b) :', add(a, b) print 'div(a, b) :', div(a, b) print 'floordiv(a, b) :', floordiv(a, b) print 'mod(a, b) :', mod(a, b) print 'mul(a, b) :', mul(a, b) print 'pow(a, b) :', pow(a, b) print 'sub(a, b) :', sub(a, b) print 'truediv(a, b) :', truediv(a, b)
打印结果
a = -2 b = 5.0 Arithmetic add(a, b) : 3.0 div(a, b) : -0.4 floordiv(a, b) : -1.0 mod(a, b) : 3.0 # 查看负数取模 mul(a, b) : -10.0 pow(a, b) : -32.0 sub(a, b) : -7.0 truediv(a, b) : -0.4
mod表示取模, mul 表示相乘,pow是次方, sub表示相减
a = 2 b = 6 print 'a =', a print 'b =', b print '\nBitwise:' print 'and_(a, b) :', and_(a, b) print 'invert(a) :', invert(a) print 'lshift(a, b) :', lshift(a, b) print 'or_(a, b) :', or_(a, b) print 'rshift(a, b) :', rshift(a, b) print 'xor(a, b) :', xor(a, b)
打印结果
a = 2 b = 6 Bitwise: and_(a, b) : 2 invert(a) : -3 lshift(a, b) : 128 or_(a, b) : 6 rshift(a, b) : 0 xor(a, b) : 4
and 表示按位与, invert 表示取反操作, lshift表示左位移, or表示按位或, rshift表示右位移,xor表示按位异或。
原地操作符
即in-place操作, x += y 等同于 x = iadd(x, y), 如果复制给其他变量比如z = iadd(x, y)等同与z = x; z += y。
a = 3 b = 4 c = [1, 2] d = ['a', 'b'] print 'a =', a print 'b =', b print 'c =', c print 'd =', d print a = iadd(a, b) print 'a = iadd(a, b) =>', a print c = iconcat(c, d) print 'c = iconcat(c, d) =>', c
属性和元素的获取方法
operator模块最特别的特性之一就是获取方法的概念,获取方法是运行时构造的一些可回调对象,用来获取对象的属性或序列的内容,获取方法在处理迭代器或生成器序列的时候特别有用,它们引入的开销会大大降低lambda或Python函数的开销。
from operator import * class MyObj(object): def __init__(self, arg): super(MyObj, self).__init__() self.arg = arg def __repr__(self): return 'MyObj(%s)' % self.arg objs = [MyObj(i) for i in xrange(5)] print "Object:", objs g = attrgetter("arg") vals = [g(i) for i in objs] print "arg values:", vals objs.reverse() print "reversed:", objs print "sorted:", sorted(objs, key=g)
结果:
Object: [MyObj(0), MyObj(1), MyObj(2), MyObj(3), MyObj(4)] arg values: [0, 1, 2, 3, 4] reversed: [MyObj(4), MyObj(3), MyObj(2), MyObj(1), MyObj(0)] sorted: [MyObj(0), MyObj(1), MyObj(2), MyObj(3), MyObj(4)]
属性获取方法类似于
lambda x, n='attrname':getattr(x,nz)
元素获取方法类似于
lambda x,y=5:x[y]
from operator import * l = [dict(val=-1*i) for i in xrange(4)] print "dictionaries:", l g = itemgetter("val") vals = [g(i) for i in l] print "values: ", vals print "sorted:", sorted(l, key=g) l = [(i,i*-2) for i in xrange(4)] print "tuples: ", l g = itemgetter(1) vals = [g(i) for i in l] print "values:", vals print "sorted:", sorted(l, key=g)
结果如下:
dictionaries: [{'val': 0}, {'val': -1}, {'val': -2}, {'val': -3}] values: [0, -1, -2, -3] sorted: [{'val': -3}, {'val': -2}, {'val': -1}, {'val': 0}] tuples: [(0, 0), (1, -2), (2, -4), (3, -6)] values: [0, -2, -4, -6] sorted: [(3, -6), (2, -4), (1, -2), (0, 0)]
除了序列之外,元素获取方法还适用于映射。
结合操作符和定制类
operator模块中的函数通过相应操作的标准Python接口完成工作,所以它们不仅适用于内置类型,还适用于用户自定义类型。
from operator import * class MyObj(object): def __init__(self, val): super(MyObj, self).__init__() self.val = val return def __str__(self): return "MyObj(%s)" % self.val def __lt__(self, other): return self.val < other.val def __add__(self, other): return MyObj(self.val + other.val) a = MyObj(1) b = MyObj(2) print lt(a, b) print add(a,b)
结果如下所示:
True MyObj(3)
类型检查
operator 模块还包含一些函数用来测试映射、数字和序列类型的API兼容性。
from operator import * class NoType(object): pass class MultiType(object): def __len__(self): return 0 def __getitem__(self, name): return "mapping" def __int__(self): return 0 o = NoType() t = MultiType() for func in [isMappingType, isNumberType, isSequenceType]: print "%s(o):" % func.__name__, func(o) print "%s(t):" % func.__name__, func(t)
结果如下:
isMappingType(o): False isMappingType(t): True isNumberType(o): False isNumberType(t): True isSequenceType(o): False isSequenceType(t): True
但是这些测试并不完善,因为借口没有严格定义。
获取对象方法
使用methodcaller可以获取对象的方法。
from operator import methodcaller class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name def getName(self): return self.name stu = Student("Jim") func = methodcaller('getName') print func(stu) # 输出Jim
还可以给方法传递参数:
f=methodcaller('name', 'foo', bar=1) f(b) # return b.name('foo', bar=1) methodcaller方法等价于下面这个函数: def methodcaller(name, *args, **kwargs): def caller(obj): return getattr(obj, name)(*args, **kwargs) return caller
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