在什么情况下应该在python中使用内置的“运算符”模块？

Question

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。

Answer 1

可能最流行的用法是operator.itemgetter。给定一个元组列表lst，你可以按照第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。

你可能会说：“为什么我可以做的时候需要operator.add：add = lambda x, y: x+y？”答案是：

1. operator.add（我认为）稍快一些。
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。
3. operator.add是可选择的，而lambda则不是。这意味着该函数可以保存到磁盘或在进程之间传递。

Answer 2

一个例子是使用reduce()函数：

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

Answer 3

例如，获取列表中的列，其成员是元组，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)]

看一个更实际的例子，我们想按键或值对dict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)]

另一个例子，当我们想要获得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

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

从python doc了解更多

Answer 4

当您需要将函数作为参数传递给某些东西时，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def或lambda）。如果你动态定义一个函数，如果你需要pickle这个函数，这可能会产生一个问题，要么将它保存到磁盘或在进程之间传递它。虽然itemgetter是可选择的，但动态定义的函数（使用def或lambda）则不是。在下面的示例中，将itemgetter替换为lambda表达式将导致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)

Answer 5

一般来说，这个模块的目的（正如上面的一些答案所提到的）是为你提供简单操作的固定函数，否则你必须自己编写并传递给更高阶的函数，如sort()或reduce()。

例如，如果没有运算符，要对列表中的数字求和，您必须执行以下操作：

from functools import reduce

l = list(range(100))
f = lambda x, y: x + y
result = reduce(f, l)
print(result)

使用运算符模块，您可以使用其add()函数，如下所示：

from operator import add

result = reduce(add, l)
print(result)

从而避免了创建lambda表达式的需要。