Operator模塊提供了一系列與Python自帶操作一樣有效的函數。例如：operator.add(x, y)和表達式x+y是等效的。那些特殊類的方法都有自己的函數名；為了方便起見，一些函數名是沒有前導和后置（__）。 在接下來討論的函數涉及對象比較，邏輯運算，數學運算，隊列操作和抽象類型測試。對象比較函數對所有對象都適用，并且都以他們所支持的豐富的比較操作而命名。operator模塊是用c實現的，所以執行速度比python代碼快。

邏輯操作

邏輯操作一般來說也可以應用在所有的，不同類型的值（value）上, 同時支持真值檢驗, 等式檢驗, 布爾操作:

from operator import *a = [1, 2, 3] b = a print 'a =', a print 'b =', b printprint 'not_(a):', not_(a) print 'truth(a):', truth(a) #對象是否是真的 print 'is_(a, b):', is_(a, b) # 檢驗對象是否相等 print 'is_not(a, b) :', is_not(a, b)

運行結果：

a = [1, 2, 3] b = [1, 2, 3]not_(a): False truth(a): True is_(a, b): True is_not(a, b) : False

比較操作

from operator import * a = 3 b = 5 for func in [lt, le, eq, ne, ge, gt]:print '{0}(a, b):'.format(func.__name__), func(a, b)

結果：

lt(a, b): True #等價于a<b le(a, b): True #等價于a<=b eq(a, b): False #等價于a==b ne(a, b): True #等價于a!=b ge(a, b): False #等價于a>=b gt(a, b): False #等價于a>b

其中’{0}(a, b):’.format(func.__name__)得到的如上所示，也是一種很方便的寫法

算術操作符

from operator import * a, b, c, d = -1, 2, -3, 4print 'a =', a print 'b =', b print 'c =', c print 'd =', dprint '\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)

結果：

a = -1 b = 2 c = -3 d = 4Positive/Negative: abs(a): 1 neg(a): 1 neg(b): -2 pos(a): -1 pos(b): 2

abs返回值得絕對值，neg返回(-obj), pos返回(+obj)。

a = -2 b = 5.0print 'a =', a print 'b =', bprint '\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)

結果：

a = -2 b = 5.0Arithmetic add(a, b) : 3.0 # 返回 a+ b div(a, b) : -0.4 # 返回 a/ b floordiv(a, b) : -1.0 # 返回 a// b mod(a, b) : 3.0 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表示相減

關于python運算符

a = 2 b = 6print 'a =', a print 'b =', bprint '\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)

結果：

a = 2 b = 6Bitwise: and_(a, b) : 2 invert(a) : -3 lshift(a, b) : 128 or_(a, b) : 6 rshift(a, b) : 0 xor(a, b) : 4

其中：and 表示按位與, 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表示按位異或。

原地操作符

即in-place操作， x += y 等同于 x = iadd(x, y), 如果復制給其他變量比如z = iadd(x, y)等同與z = x; z += y

print '\nIn-place operator' a = 3 b = 4 c = [1, 2] d = ['a', 'b']print 'a =', a print 'b =', b print 'c =', c print 'd =', d printa = iadd(a, b) print 'a = iadd(a, b) =>', a printc = iconcat(c, d) print 'c = iconcat(c, d) =>', c

結果：

In-place operator a = 3 b = 4 c = [1, 2] d = ['a', 'b']a = iadd(a, b) => 7c = iconcat(c, d) => [1, 2, 'a', 'b']

屬性和元素的獲取方法

屬性獲取方法類似于 lambda x, n=’attrname’:getattr(x,n)

print 'The attributes and elements of the collection method'class MyObj(object):def __init__(self, arg):super(MyObj, self).__init__()self.arg = argdef __repr__(self):return 'MyObj(%s)' % self.arg # 列表推導式非常方便 objs = [MyObj(i) for i in xrange(5)] print "Object:", objs #獲取屬性值 g = attrgetter("arg") # 屬性獲取 vals = [g(i) for i in objs] #g(i)得到屬性為arg的對象的屬性值 print "arg values:", valsobjs.reverse() # 列表反轉 print "reversed:", objs print "sorted:", sorted(objs, key=g) # 排序，按key排序，在此為屬性值排序，默認為升序

結果：

The attributes and elements of the collection method 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)]

元素獲取方法類似于：lambda x,y=5:x[y]，除了序列之外，元素獲取方法還適用于映射

l = [dict(val=-1*i) for i in xrange(4)] # 得到字典“val”作為key print "dictionaries:", l g = itemgetter("val") # 元素獲取 vals = [g(i) for i in l] print "values: ", vals print "sorted:", sorted(l, key=g) # 按照元素排序l = [(i,i*-2) for i in xrange(4)] # 得到元組 print "tuples: ", l g = itemgetter(1) # 得到l的第一域的值，對比字典：是鍵對應的值 vals = [g(i) for i in l] print "values:", vals print "sorted:", sorted(l, key=g) # 按照元組第一域排序

結果：

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)]

結合操作符和定制類

operator模塊中的函數通過相應操作的標準Python接口完成工作，所以它們不僅適用于內置類型，還適用于用戶自定義類型。

from operator import *class MyObj(object):def __init__(self, val):super(MyObj, self).__init__()self.val = valdef __str__(self):return "MyObj(%s)" % self.valdef __lt__(self, other): # 用戶自定義lt的形式return self.val < other.valdef __add__(self, other): # 用戶自定義add的輸出形式return MyObj(self.val + other.val)a = MyObj(1) b = MyObj(2) print lt(a, b) print add(a,b)

結果：

True MyObj(3) # 自定義的形式

類型檢查

operator 模塊還包含一些函數用來測試映射、數字和序列類型的API兼容性

class NoType(object):passclass MultiType(object):def __len__(self):return 0def __getitem__(self, name):return "mapping"def __int__(self):return 0o = NoType() t = MultiType()for func in [isMappingType, isNumberType, isSequenceType]:print "%s(o):" % func.__name__, func(o)print "%s(t):" % func.__name__, func(t)

結果：

isMappingType(o): False isMappingType(t): True isNumberType(o): False isNumberType(t): True isSequenceType(o): False isSequenceType(t): True

獲取對象方法

class Student(object):def __init__(self, name):self.name = namedef getName(self):return self.namestu = Student("Jim") func = methodcaller('getName') # 使用methodcaller可以獲取對象的方法。 print func(stu) # 獲取對象的方法

結果：

Jim

---

附加range和xrange的區別：

>>> range(5) # 生成的是一個數組 [0, 1, 2, 3, 4] >>> range(1,5) [1, 2, 3, 4] >>> range(0,6,2) [0, 2, 4] >>> xrange(5) xrange(5) >>> list(xrange(5)) # 生成的是一個生成器 [0, 1, 2, 3, 4] >>> for i in range(0, 5): print i0 1 2 3 4 >>> for i in xrange(0, 5): # 結果和range完全相同，但本質是不同的print i0 1 2 3 4 >>> type(range(1,10)) # 類型不同 <type 'list'> >>> type(xrange(1,10)) <type 'xrange'> >>>

所以xrange做循環的性能比range好，尤其是返回很大的時候

參考：

http://www.jb51.net/article/87550.htm

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python中operator模块的操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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