Python でのオペレーター モジュールのオペレーターの使用法
- 高洛峰オリジナル
- 2017-03-01 14:13:121158ブラウズ
演算子モジュールは、Python の組み込み演算子関数インターフェイスであり、算術演算および比較組み込み演算のためのいくつかの関数を定義します。演算子モジュールは C で実装されているため、実行速度は Python コードよりも高速です。
論理演算
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)
印刷結果:
a = [1, 2, 3] b = [1, 2, 3] not_(a) : False truth(a) : True is_(a, b) : True is_not(a, b): False
結果から、演算子の一部の演算機能が元の演算と同じであることがわかります。
比較演算子
演算子は、豊富な比較演算を提供します。
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)
結果の印刷
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
これらの関数は、5cd365ec923f95cae0bb2b209971bae0=、および > の式構文と同等です。
算術演算子
数値を扱うための算術演算子もサポートされています。
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)
印刷結果
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は絶対値を返し、negは(-obj)を返し、posは(+obj)を返します。
a = -2 b = 5.0 print 'a =', a print 'b =', b print '\nArithmetic' print 'add(a, b) :', add(a, b) print 'p(a, b) :', p(a, b) print 'floorp(a, b) :', floorp(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 'truep(a, b) :', truep(a, b)
結果を印刷します
a = -2 b = 5.0 Arithmetic add(a, b) : 3.0 p(a, b) : -0.4 floorp(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 truep(a, b) : -0.4
modは係数を取ることを意味し、mulは乗算を意味し、powはべき乗を意味し、subは減算を意味します
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)
結果を印刷する
りー
and はビット単位の AND を意味し、invert は否定演算を意味し、lshift は左シフトまたはビット単位の OR を意味し、rshift は右シフトを意味し、xor はビット単位の XOR を意味します。
インプレース演算子
は、z = iadd(x, y)などの他の変数にコピーされる場合、x += yはx = iadd(x, y)と同等です。 z = x と同等です。
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
属性と要素の取得メソッド
演算子モジュールの最も特殊な機能の 1 つは、取得メソッドの概念であり、オブジェクトの属性またはシーケンスを取得するために実行時に構築されるコールバック オブジェクトです。 content、get メソッドは、イテレーターやジェネレーター シーケンスを処理する場合に特に便利で、これらによって導入されるオーバーヘッドにより、ラムダ関数や Python 関数のオーバーヘッドが大幅に削減されます。
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
結果:
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)
属性の取得方法は
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)]
要素の取得方法は
lambda x, n='attrname':getattr(x,nz）と似ています りー
結果は次のとおりです。
lambda x,y=5:x[y]
シーケンスに加えて、要素の取得メソッドはマッピングでも機能します。
演算子とカスタムクラスの結合
演算子モジュール内の関数は、対応する操作の標準 Python インターフェイスを通じて動作するため、組み込み型だけでなくユーザー定義型でも動作します。
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)
結果は次のとおりです:
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)]
型チェック
演算子モジュールには、マッピング、数値型、シーケンス型の API 互換性をテストする関数も含まれています。
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)
結果は次のとおりです:
True MyObj(3)
しかし、言い訳が厳密に定義されていないため、これらのテストは不完全です。
オブジェクトのメソッドを取得
methodcallerを使用してオブジェクトのメソッドを取得します。
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)
メソッドにパラメータを渡すこともできます:
isMappingType(o): False isMappingType(t): True isNumberType(o): False isNumberType(t): True isSequenceType(o): False isSequenceType(t): True
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