如何在Python中使用Operator模块

如何在Python中使用Operator模块？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

1 计算函数

假设我们需要一个计算阶乘的函数，一般做法是使用递归。如果使用函数式编程，可以有两种方式，一种 lambda，另一种使用 Operator 模块中的算术函数。我们做个比较。

首先使用 lambda 方式来实现：

from functools import reduce
def fact(n):
  return reduce(lambda a, b: a * b, range(1, n + 1))

这里用到了 reduce 方法，reduce() 函数语法：reduce(function, iterable[, initializer])。其中的 function 函数有两个参数。reduce() 函数会先对集合中的第 1、2 个元素进行 function 函数处理，得到的结果再与第三个元素进行 function 函数处理，最后得到一个结果1。

reduce() 函数中的 function 使用 lambda 表达式。第二个入参 iterable 使用 range() 方法来生成。

接着使用 Operator 模块中的 mul 函数来实现阶乘：

from operator import mul
def factWithMul(n):
  return reduce(mul, range(1, n + 1))

相对来说，使用 Operator 模块中的计算函数，代码更加简洁。

从源码上分析，mul 函数就是计算两个入参的乘积：

def mul(a, b):
  "Same as a * b."
  return a * b

Operator 模块内部还定义了很多类似的计算函数，比如：

2 过滤函数

operator 模块中还有一类函数能够起到条件过滤的作用。

首先介绍 itemgetter 函数。假设定义了一个 f 函数，f = itemgetter(2)，那么如果调用 f(r)，实际会返回 r[2]。也就是说，传入的入参 r，最终返回的只是 r 的索引值为 2 （从 1 开始计算）那一部分。

itemgetter 函数应用场景是：根据元组的某个字段对元组列表进行排序。比如我们有一段 JSON 格式的城市数据，需要对其简称进行排序：

from operator import itemgetter

metro_areas = [('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667)), ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, (28.613889, 77.208889)),
        ('Mexico City', 'MX', 20.142, (19.433333, -99.133333)),
        ('New York-Newark', 'US', 20.104, (40.808611, -74.020386)),
        ('Sao Paulo', 'BR', 19.649, (-23.547778, -46.635833)),
        ]
for city in sorted(metro_areas, key=itemgetter(1)):
  logging.info('city -> %s', city)

运行结果：

INFO - city -> ('Sao Paulo', 'BR', 19.649, (-23.547778, -46.635833))
INFO - city -> ('Delhi NCR', 'IN', 21.935, (28.613889, 77.208889))
INFO - city -> ('Tokyo', 'JP', 36.933, (35.689722, 139.691667))
INFO - city -> ('Mexico City', 'MX', 20.142, (19.433333, -99.133333))
INFO - city -> ('New York-Newark', 'US', 20.104, (40.808611, -74.020386))

城市数据数组中的每一个元素，拆分来看，就是元组形式。 itemgetter 函数取出元组的第二个值作为 sorted 函数的排序依据。

如果传入 itemgetter 的入参不止一个，那么它就是一个过滤函数，只把需要的列过滤出来。

比如我们只需要城市数组中的城市简称与所在坐标，就可以这么做：

cc_name = itemgetter(1, 3)
for city in metro_areas:
logging.info('city -> %s', cc_name(city))

运行结果：

INFO - city -> ('JP', (35.689722, 139.691667))
INFO - city -> ('IN', (28.613889, 77.208889))
INFO - city -> ('MX', (19.433333, -99.133333))
INFO - city -> ('US', (40.808611, -74.020386))
INFO - city -> ('BR', (-23.547778, -46.635833))

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