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