operator模块和functools模块
operator模块
在函数式编程中,经常需要把算术运算符当作函数使用。例如,不使用 递归计算阶乘。求和可以使用 sum 函数,但是求积则没有这样的函数。 我们可以使用 reduce 函数(5.2.1 节是这么做的),但是需要一个函数 计算序列中两个元素之积。示例 5-21 展示如何使用 lambda 表达式解决 这个问题。
示例 5-21 使用 reduce 函数和一个匿名函数计算阶乘
from functools import reduce def fact(n): return reduce(lambda a, b: a*b, range(1, n+1))
operator 模块为多个算术运算符提供了对应的函数,从而避免编写 lambda a, b: a*b 这种平凡的匿名函数。使用算术运算符函数,可以 把示例 5-21 改写成示例 5-22 那样。
示例 5-22 使用 reduce 和 operator.mul 函数计算阶乘
from functools import reduce from operator import mul def fact(n): return reduce(mul, range(1, n+1))
operator 模块中还有一类函数,能替代从序列中取出元素或读取对象 属性的 lambda 表达式:因此,itemgetter 和 attrgetter 其实会自行构建函数。
示例 5-23 展示了 itemgetter 的常见用途:根据元组的某个字段给元 组列表排序。在这个示例中,按照国家代码(第 2 个字段)的顺序打印 各个城市的信息。其实,itemgetter(1) 的作用与 lambda fields: fields[1] 一样:创建一个接受集合的函数,返回索引位 1 上的元素。 示例 5-23 演示使用 itemgetter 排序一个元组列表(数据来自示 例 2-8)
metro_data = [ ('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)), ] from operator import itemgetter for city in sorted(metro_data, key=itemgetter(1)): print(city)
如果把多个参数传给 itemgetter,它构建的函数会返回提取的值构成 的元组:
>>> cc_name = itemgetter(1, 0) >>> for city in metro_data: ... print(cc_name(city)) ... ('JP', 'Tokyo') ('IN', 'Delhi NCR') ('MX', 'Mexico City') ('US', 'New York-Newark') ('BR', 'Sao Paulo')
itemgetter 使用 [] 运算符,因此它不仅支持序列,还支持映射和任何实现 __getitem__ 方法的类。
attrgetter 与 itemgetter 作用类似,它创建的函数根据名称提取对 象的属性。如果把多个属性名传给 attrgetter,它也会返回提取的值 构成的元组。此外,如果参数名中包含 .(点号),attrgetter 会深 入嵌套对象,获取指定的属性。这些行为如示例 5-24 所示。这个控制 台会话不短,因为我们要构建一个嵌套结构,这样才能展示 attrgetter 如何处理包含点号的属性名。
示例 5-24 定义一个 namedtuple,名为 metro_data(与示例 5- 23 中的列表相同),演示使用 attrgetter 处理它
>>> from collections import namedtuple >>> LatLong = namedtuple('LatLong', 'lat long') # ➊ >>> Metropolis = namedtuple('Metropolis', 'name cc pop coord') # ➋ >>> metro_areas = [Metropolis(name, cc, pop, LatLong(lat, long)) # ➌ ... for name, cc, pop, (lat, long) in metro_data] >>> metro_areas[0] Metropolis(name='Tokyo', cc='JP', pop=36.933, coord=LatLong(lat=35.689722, long=139.691667)) >>> metro_areas[0].coord.lat # ➍ 35.689722 >>> from operator import attrgetter >>> name_lat = attrgetter('name', 'coord.lat') # ➎ >>> >>> for city in sorted(metro_areas, key=attrgetter('coord.lat')): # ➏ ... print(name_lat(city)) # ➐ ... ('Sao Paulo', -23.547778) ('Mexico City', 19.433333) ('Delhi NCR', 28.613889) ('Tokyo', 35.689722) ('New York-Newark', 40.808611)
❶ 使用 namedtuple 定义 LatLong。
❷ 再定义 Metropolis。
❸ 使用 Metropolis 实例构建 metro_areas 列表;注意,我们使用嵌 套的元组拆包提取 (lat, long),然后使用它们构建 LatLong,作为 Metropolis 的 coord 属性。
❹ 深入 metro_areas[0],获取它的纬度。
❺ 定义一个 attrgetter,获取 name 属性和嵌套的 coord.lat 属性。
❻ 再次使用 attrgetter,按照纬度排序城市列表。
❼ 使用标号❺中定义的 attrgetter,只显示城市名和纬度。
下面是 operator 模块中定义的部分函数(省略了以 _ 开头的名称,因 为它们基本上是实现细节):
>>> [name for name in dir(operator) if not name.startswith('_')] ['abs', 'add', 'and_', 'attrgetter', 'concat', 'contains', 'countOf', 'delitem', 'eq', 'floordiv', 'ge', 'getitem', 'gt', 'iadd', 'iand', 'iconcat', 'ifloordiv', 'ilshift', 'imod', 'imul', 'index', 'indexOf', 'inv', 'invert', 'ior', 'ipow', 'irshift', 'is_', 'is_not', 'isub', 'itemgetter', 'itruediv', 'ixor', 'le', 'length_hint', 'lshift', 'lt', 'methodcaller', 'mod', 'mul', 'ne', 'neg', 'not_', 'or_', 'pos', 'pow', 'rshift', 'setitem', 'sub', 'truediv', 'truth', 'xor']
这 52 个名称中大部分的作用不言而喻。以 i 开头、后面是另一个运算 符的那些名称(如 iadd、iand 等),对应的是增量赋值运算符(如 +=、&= 等)。如果第一个参数是可变的,那么这些运算符函数会就地 修改它;否则,作用与不带 i 的函数一样,直接返回运算结果。
在 operator 模块余下的函数中,我们最后介绍一下 methodcaller。 它的作用与 attrgetter 和 itemgetter 类似,它会自行创建函 数。methodcaller 创建的函数会在对象上调用参数指定的方法,如示 例 5-25 所示。
示例 5-25 methodcaller 使用示例:第二个测试展示绑定额外参 数的方式
>>> from operator import methodcaller >>> s = 'The time has come' >>> upcase = methodcaller('upper') >>> upcase(s) 'THE TIME HAS COME' >>> hiphenate = methodcaller('replace', ' ', '-') >>> hiphenate(s) 'The-time-has-come'
使用functools.partial冻结参数
functools 模块提供了一系列高阶函数,其中最为人熟知的或许是 reduce,我们在 5.2.1 节已经介绍过。余下的函数中,最有用的是 partial 及其变体,partialmethod。
functools.partial 这个高阶函数用于部分应用一个函数。部分应用 是指,基于一个函数创建一个新的可调用对象,把原函数的某些参数固 定。使用这个函数可以把接受一个或多个参数的函数改编成需要回调的 API,这样参数更少。示例 5-26 做了简单的演示。
示例 5-26 使用 partial 把一个两参数函数改编成需要单参数的 可调用对象
>>> from operator import mul >>> from functools import partial >>> triple = partial(mul, 3) ➊ >>> triple(7) ➋ 21 >>> list(map(triple, range(1, 10))) ➌ [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]
➊ 使用 mul 创建 triple 函数,把第一个定位参数定为 3。
➋ 测试 triple 函数。
➌ 在 map 中使用 triple;在这个示例中不能使用 mul。
人生就是要不断折腾