在什么情况下应该在python中使用内置的"运算符"模块?

Bjo*_*orn 42 python operators

我说的是这个模块:http: //docs.python.org/library/operator.html

来自文章:

运算符模块导出一组在C中实现的函数,这些函数对应于Python的内部运算符.例如,operator.add(x,y)等价于表达式x + y.函数名称是用于特殊类方法的函数名称; 为方便起见,还提供了没有前导和尾随__的变体.

我不确定我理解这个模块的好处或目的.

Joh*_*uhy 38

可能最流行的用法是operator.itemgetter.给定lst元组列表,您可以按第i个元素排序:lst.sort(key=operator.itemgetter(i))

当然,你可以通过定义自己的键功能在没有操作符的情况下做同样的事情,但操作员模块使它稍微整洁.

至于其余部分,python允许一种功能性的编程风格,因此它可以出现 - 例如,Greg的简化示例.

你可能会争辩说:"为什么operator.add我只能这样做add = lambda x, y: x+y?" 答案是:

  1. operator.add 是(我认为)稍快.
  2. 它使代码更容易理解,或者让其他人稍后再去看它.他们不需要查找add的定义,因为他们知道运算符模块的作用.

  • @MarcoSulla我不是说operator.add(5,8)比5 + 8更快.我说我认为它比(lambda x,y:x + y)更快(5,8) (7认同)
  • 好的捕获:`$ python -m timeit"(lambda x,y:x + y)(5,8)"10000000循环,最佳3:0.127 usec每循环`$ python -m timeit -s"来自运营商导入添加""add(5,8)"`10000000循环,最佳3:0.0614 usec每循环 (4认同)

Gre*_*ill 26

一个例子是使用该reduce()功能:

>>> import operator
>>> a = [2, 3, 4, 5]
>>> reduce(lambda x, y: x + y, a)
14
>>> reduce(operator.add, a)
14
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Jay*_*llo 6

例如获取成员为元组的列表中的列,按列排序:

def item_ope():
    s = ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']
    print operator.getitem(s, 1)
    # e
    print operator.itemgetter(1, 4)(s)
    # ('e', 'o')

    inventory = [('apple', 3), ('banana', 2), ('pear', 5), ('orange', 1)]
    get_count = operator.itemgetter(1)
    print map(get_count, inventory)
    # [3, 2, 5, 1]

    print sorted(inventory, key=get_count)
    # [('orange', 1), ('banana', 2), ('apple', 3), ('pear', 5)]
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看一个更实际的例子,我们想按键或值对字典进行排序:

def dict_sort_by_value():
    dic_num = {'first': 11, 'second': 2, 'third': 33, 'Fourth': 4}

    # print all the keys
    print dic_num.keys()
    # ['second', 'Fourth', 'third', 'first']

    # sorted by value
    sorted_val = sorted(dic_num.items(), key=operator.itemgetter(1))
    # [('second', 2), ('Fourth', 4), ('first', 11), ('third', 33)]
    print sorted_val

    # sorted by key
    sorted_key = sorted(dic_num.items(), key=operator.itemgetter(0))
    print sorted_key
    # [('Fourth', 4), ('first', 11), ('second', 2), ('third', 33)]
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另一个示例,当我们想要获取最大值及其在列表中的索引时:

def get_max_val_idx():
    lst = [1, 7, 3, 5, 6]
    max_val = max(lst)
    print max_val
    # 7
    max_idx = lst.index(max_val)
    print max_idx
    # 1

    # simplify it by use operator
    index, value = max(enumerate(lst), key=operator.itemgetter(1))
    print index, value
    # 1 7
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更多演示如下:

import operator

def cmp_fun():
    a, b = 5, 3
    print operator.le(a, b)
    # False
    print operator.gt(a, b)
    # True


def lst_ope():
    lst = [1, 2, 3]
    print operator.indexOf(lst, 2)
    # 1
    lst1 = [1, 2, 3, 2]
    print operator.countOf(lst1, 2)
    # 2


def cal_ope():
    lst1 = [0, 1, 2, 3]
    lst2 = [10, 20, 30, 40]
    print map(operator.mul, lst1, lst2)
    # [0, 20, 60, 120]

    print sum(map(operator.mul, lst1, lst2))
    # 200

    a, b = 1, 3
    print operator.iadd(a, b)
    # 4
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python 文档中查看更多信息


eag*_*ain 5

当您需要将函数作为参数传递给某物时,该模块很有用。然后有两个选项:使用operator模块,或定义一个新函数(使用deflambda)。如果你动态定义一个函数,如果你需要pickle这个函数,要么将它保存到磁盘,要么在进程之间传递它,这可能会产生问题。虽然itemgetter是可腌制的,但动态定义的函数(withdeflambda)不是。在以下示例中,替换itemgetterlambda表达将导致PicklingError

from operator import itemgetter

def sort_by_key(sequence, key):
    return sorted(sequence, key=key)

if __name__ == "__main__":
    from multiprocessing import Pool

    items = [([(1,2),(4,1)], itemgetter(1)),
             ([(5,3),(2,7)], itemgetter(0))]

    with Pool(5) as p:
        result = p.starmap(sort_by_key, items)
    print(result)
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