Operadores estándar como funciones

El módulo operator de la librería estándar de Python ofrece un conjunto de funciones eficientes que tienen su correspondencia en los operadores comunes de Python que se utilizan en operaciones de comparación, aritméticas, lógicas y con secuencias. Además, este módulo incluye algunas herramientas para hacer referencia con facilidad a datos organizados en listas y a atributos de clases; y otro grupo de funciones para operaciones in situ.

Un ejemplo de correspondencia sería la función add() que es equivalente al operador aritmético de la suma "+".

Asimismo, la mayoría de las funciones utilizan los mismos nombres de los métodos especiales de las clases; pero sin incluir los dobles guiones bajos "__" que preceden y siguen a dichos nombres.

Las funciones del módulo operator se agrupan en las siguientes categorías:

Funciones para comparar objetos

Las funciones para operaciones de comparación pueden utilizarse con cualquier tipo de objeto y devuelven como resultado el valor True o False.

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#

import operator as op

x = 5
y = 4
z = 5

# Comparación de números:

print(op.lt(x, y))  # Menor que: False  
print(op.le(x, y))  # Menor o igual que: False 
print(op.eq(x, z))  # Igual que: True
print(op.ne(x, z))  # Distinto que: False
print(op.ge(x, z))  # Mayor o igual que: True
print(op.gt(z, y))  # Mayor que: True
print()

q = 'A'
r = 'B'
s = 'A'

# Comparación de cadenas:

print(op.lt(q, r))  # Menor que: True
print(op.le(q, r))  # Menor o igual que: True  
print(op.eq(q, s))  # Igual True
print(op.ne(q, s))  # Distinto que False
print(op.ge(q, s))  # Mayor o igual que: True 
print(op.gt(s, r))  # Mayor que: False
print()

# Comparación utilizando métodos de clases equivalentes:

print(op.__lt__(x, y))  # Menor que: False  
print(op.__le__(x, y))  # Menor o igual que: False 
print(op.__eq__(x, z))  # Igual que: True
print(op.__ne__(x, z))  # Distinto que: False
print(op.__ge__(x, z))  # Mayor o igual que: True
print(op.__gt__(z, y))  # Mayor que: True

Funciones para operaciones lógicas

Las funciones para operaciones lógicas también son aplicables en general a todos los objetos y soportan pruebas de verdad, de identidad y operaciones booleanas.

# Función truth(): Se utiliza para realizar pruebas de verdad
# La función devuelve False si el objeto tiene alguno de
# los siguientes valores: None, False, 0, '' y vacío.

class MiClase:
 pass

obj1 = MiClase()
obj2 = None
obj3 = MiClase()
list1 = []
list2 = [1, 2] 
num1 = 0
num2 = 523

print(op.truth(obj1))  # True
print(op.truth(obj2))  # False
print(op.truth(obj3))  # True
print(op.truth(list1))  # False
print(op.truth(list2))  # True
print(op.truth(num1))  # False
print(op.truth(num2))  # True
print()

# Función not_(): Devuelve el valor opuesto (negado) al obtenido

log1 = False
num1 = 0
obj1 = MiClase()
tup1 = ()
tup2 = (1, 2, 3)
tup3 = ()

print(op.not_(log1))  # True
print(op.not_(num1))  # True
print(op.not_(obj1))  # False
print(op.not_(tup1))  # True
print(op.not_(tup2))  # False
print(op.not_(tup3))  # True
print()

# Función is_(a, b) "is": La función compara dos objetos y
# devuelve True si el objeto 'a' se corresponde con el 'b', 
# o bien, si tienen el mismo valor. En caso contrario 
# la función devuelve False. 

obj2 = obj1
cad1 = "py"
cad2 = "pyc"

print(op.is_(obj1, obj2))  # True
print(op.is_(obj1, obj3))  # False
print(op.is_(tup1, tup3))  # True
print(op.is_(cad1, cad2))  # False
print()

# Función is_not(a, b) "is not": La función compara dos objetos y
# devuelve False si el objeto 'a' se corresponde con el 'b', 
# o bien, si tienen el mismo valor. En caso contrario 
# la función devuelve True. Es la función opuesta a is_()

print(op.is_not(obj1, obj2))  # False
print(op.is_not(obj1, obj3))  # True
print(op.is_not(tup1, tup3))  # False
print(op.is_not(cad1, cad2))  # True

Funciones para operaciones matemáticas

El mayor número de funciones se agrupan en este apartado y, básicamente, se dedican a operaciones aritméticas y binarias.

a = 5
b = 3
c = 0o52     # octal
d = 0b101010 # bin(42)

obj1 = -4.5

import numpy as np
m1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
m2 = np.array([[2, 2], [2, 2]])

# Suma '+': op.add(a, b) y op.__add__(a, b)
print(op.add(a, b))  # 8
# Resta '-': op.sub(a, b) y op.__sub__(a, b)
print(op.sub(a, b))  # 2
# Multiplicación '*':  op.mul(a, b) y op.__mul__(a, b)
print(op.mul(a, b))  # 15
# División con decimales '/': op.truediv(a, b) y op.__truediv__(a, b)
print(op.truediv(a, b))  # 1.6666666666666667 
# Potenciación '**': op.pow(a, b) y op.__pow__(a, b)
print(op.pow(a, b))  # 125
# Resto de división '%': op.mod(a, b) y op.__mod__(a, b)
print(op.mod(a, b))  # 2
# Cociente entero '//': op.floordiv(a, b) y op.__floordiv__(a, b)
print(op.floordiv(a, b))  # 1
# Multiplicación de matrices "@" (Python 3.5+):
op.matmul(m1, m2) y op.__matmul__(m1, m2)
print(op.matmul(m1, m2))  # [[6, 6], [14, 14]]
# Valor absoluto: op.abs(obj) y op.__abs__(obj)
print(op.abs(obj1))  # 4.5
# Valor positivo: op.pos(obj) y op.__pos__(obj)
print(op.pos(obj1))  # -4.5
# Valor negativo: op.neg(obj) y op.__neg__(obj)
print(op.neg(obj1))  # 4.5
# Convierte valor a entero: op.index(c) y op.__index__(a)
print(op.index(c))  # 42 en dec
# Operación AND '&': op.and_(a, b) y op.__and__(a, b)
print(op.and_(a, b))  # 101 and 011 = 001 - 1
# Operación OR '|': op.or_(a, b) y op.__or__(a, b)
print(op.or_(a, b))  # 101 or 011 = 111 - 7
# Operación XOR: op.xor(a, b) y op.__xor__(a, b)
print(op.xor(a, b))  # 101 xor 011 = 110 - 6
# Desplazamiento a la derecha: op.rshift(a, b) y op.__rshift__(a, b)
print(op.rshift(d, 1))  # 0b10101 - 21
# Desplazamiento a la izquierda: op.lshift(a, b) y op.__lshift__(a, b)
print(op.lshift(d, 1))  # 0b1010100 - 84
# Invertir '~': op.inv(obj), op.invert(obj), 
# op.__inv__(obj) y op.__invert__(obj)
print(op.inv(a), bin(op.inv(a)))  # 0b101 - 0b110 = -6 -0b110

Funciones para operaciones con secuencias

Estas funciones son para realizar operaciones con cadenas, listas y tuplas.

a = "abcabcabc"
b = "a"
x = None
list1 = ['a', 'b', 'c', 'd']

# Concatenar '+': op.concat(a, b) y op.__concat__(a, b)
print(op.concat(a, b))  # 'abcabcabc' + 'a' = 'abcabcabca'
# Comprobar si 'b' existe en 'a':  op.contains(a, b) y 
# op.__contains__(a, b)
print(op.contains(a, b))  # True
# Contar número de apariciones de 'b' en 'a': op.countOf(a, b)
print(op.countOf(a, b))  # 3
# Borrar elemento por posición: op.delitem(a, b) y 
# op.__delitem__(a, b)
op.delitem(list1, 2)     # borra el tercer elemento de la lista
print(list1)  # muestra elementos que quedan en la lista: 
# ['a', 'b', 'd']
# Obtener elemento por su posición: op.getitem(a, b) y 
# op.__getitem__(a, b)
print(op.getitem(list1, 2))  # obtiene 3er elemento: 'd'
# Obtener índice del primer elemento encontrado: op.indexOf(a, b)
print(op.indexOf(list1, b))  # 0
# Establecer elemento de la posición indicada con nuevo valor:
# op.setitem(a, b, c) y op.__setitem__(a, b, c)
op.setitem(list1, 2, 'e')  # Asigna al 3er elemento 'e'
# Muestra lista después del cambio anterior:
print(list1)  # ['a', 'b', 'e']
# Devolver longitud estimada: op.length_hint(obj, default=0)
# Si no puede obtener ningún valor, devolverá el predeterminado
print(op.length_hint(list1))  # 3
print(op.length_hint(x, 10))  # 10

Funciones para hacer referencia a atributos y elementos

El módulo operator incluye funciones para hacer referencia a atributos de clases y a elementos organizados en listas y tuplas. Son útiles como mecanismo para acceder a campos que pueden emplearse como argumentos de otras funciones como map(), sort(), itertools.groupby() y otras.

# Funciones op.itemgetter(item) y op.itemgetter(*items): 
# Se utilizan para realizar ciertas operaciones en las que 
# se emplean referencias a elementos. En el siguiente 
# ejemplo se utiliza la referencia a los elementos de 
# una lista de tuplas. El valor 0 identifica al primer
# elemento de cada tupla (nombre de horzaliza) y el valor
# 1 al segundo elemento (peso). En este caso estos valores
# sirven para definir la clave (key) para ordenar los
# artículos

# Declara lista de tuplas:
huerta = [('cebollas', 100), ('tomates', 210), ('pimientos', 60)]
print('Ordenar lista por nombre:', 
      sorted(huerta, key=op.itemgetter(0)))
# [('cebollas', 100), ('pimientos', 60), ('tomates', 210)]
print('Ordenar lista por peso  :', 
      sorted(huerta, key=op.itemgetter(1)))
# [('pimientos', 60), ('cebollas', 100), ('tomates', 210)]
print()

# Funciones op.itemgetter(item) y op.itemgetter(*items): 
# Se utilizan para realizar operaciones utilizando los nombres de 
# los atributos de una clase.

# Define Clase
class Huerta:
    def __init__(self, hortaliza, peso, precio):
        self.hortaliza = hortaliza
        self.peso =  peso
        self.precio = precio
    def __repr__(self):
        return repr((self.hortaliza, self.peso, self.precio))
    def calcular(self):
        return self.peso * self.precio

# Añadir a lista varios objetos de la clase Huerta:
hortalizas = [Huerta('cebollas', 100, 0.80), 
              Huerta('tomates', 210, 0.90), 
              Huerta('pimientos', 60, 0.45)]
# Ordenar objetos por dos de sus atributos: 'peso' y 'precio'
print('Ordenar por peso:  ', 
      sorted(hortalizas, key=op.attrgetter('peso', 'precio')))
# [('pimientos', 60, 0.45), ('cebollas', 100, 0.8), 
# ('tomates', 210, 0.9)]
print()

# Función op.methodcaller(name[, args...])
# Se utiliza para realizar operaciones llamando a métodos y
# funciones. En el siguiente ejemplo utiliza el valor devuelto
# por un método para ordenar una lista de objetos de mayor a
# menor valor
lista = sorted(hortalizas, 
               key=op.methodcaller('calcular'), 
               reverse=True)
for elemento in lista:
    print(elemento.hortaliza, elemento.peso * elemento.precio)    
print()

# En el ejemplo siguiente se llama a la función replace() para
# buscar y sustituir los espacios de una secuencia (cadena):
cad1 = 'Python para impacientes'
sustituir = op.methodcaller('replace', ' ', '.+_+.')
print(sustituir(cad1))  # Python.-_-.para.-_-.impacientes

Funciones de operadores in situ

Muchas operaciones tienen una versión de función llamada in situ que proporcionan un acceso a los operadores más elemental como alternativa al uso de la sintaxis ordinaria.

Por ejemplo: la declaración de 'a *= b' es equivalente a 'a = operator.imul(a, b)'. Otra forma de expresarlo es c = operator.iadd(a, b), que es equivalente a c = a; c += b.

En estos casos hay que tener en cuenta que cuando se llama al método, el cálculo y la asignación se hacen en dos etapas diferenciadas. Sin embargo, cuando se utilizan las funciones in situ sólo se realiza la primera etapa.

Para objetos inmutables tales como cadenas, números y tuplas el nuevo valor se calcula pero no se asigna a la variable de entrada:

blog = 'Python'
iadd(blog, ' para impacientes')  # 'Python para impacientes'
print(blog)  # 'Python'

Sin embargo, con listas y diccionarios la función in situ realiza directamente la asignación:

c = ['a', 'b', 'c']
iadd(c, [' ', 'x', 'y', 'z'])  # ['a', 'b', 'c', ' ', 'x', 'y', 'z']
print(c)  # ['a', 'b', 'c', ' ', 'x', 'y', 'z']

Funciones in situ:

# Funciones de operadores in situ

a = 8
b = 4

# Suma "+=": op.iadd(a, b) y op.__iadd__(a, b)
# a = iadd(a, b) es equivalente a += b

a = op.iadd(a, b)  # 8 + 4
print(a)  # 12

# Resta "-=": op.isub(a, b) y op.__isub__(a, b)
# a = isub(a, b) es equivalente a -= b

a = op.isub(a, b)  # 12 - 4
print(a)  # 8

# Multiplicación "*=": op.imul(a, b) y op.__imul__(a, b)
# a = imul(a, b) es equivalente a *= b

a = op.imul(a, b)  # 8 * 4
print(a)  # 32

# División "/=": op.itruediv(a, b) y op.__itruediv__(a, b)
# a = itruediv(a, b) es equivalente a /= b.

a = op.itruediv(a, b)  # 32 / 4
print(a)  # 8.0 (float)

# Potenciación "**=": op.ipow(a, b) y op.__ipow__(a, b)
# a = ipow(a, b) es equivalente a **= b.

a = op.ipow(a, b)  # 8 ** 4 = 8 * 8 * 8 * 8
print(a)  # 4096.0

# Resto de división "%=": op.imod(a, b) y op.__imod__(a, b)
# a = imod(a, b) es equivalente a %= b.

resto = op.imod(a, b)  # 4096.0 % 4
print(resto)  # 0

# Cociente "//=": op.ifloordiv(a, b) y op.__ifloordiv__(a, b)
# a = ifloordiv(a, b) es equivalente a //= b.

coc = op.ifloordiv(a, b)  # 4096.0 // 4
print(coc)  # 1024.0

import numpy as np
m1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
m2 = np.array([[2, 2], [2, 2]])

# Multiplicación de matrices "@=": op.imatmul(a, b) y
# op.__imatmul__(a, b)
# a = imatmul(a, b) es equivalente a @= b. (Python 3.5+)

m1 = op.matmul(m1, m2)  # m1 @ m2 = [[1, 2], [3, 4]] @ [[2, 2], [2, 2]]
print(m1)  # [[6, 6], [14, 14]]

x = 1
y = 0

# Operación AND "&=": op.iand(a, b) y op.__iand__(a, b)
# a = iand(a, b) es equivalente a &= b.

z = op.iand(x, y)  # 1 & 0 = 0
print(z)  # 0

# Operación OR "|=": op.ior(a, b) y op.__ior__(a, b)
# a = ior(a, b) es equivalente a |= b.

z = op.ior(x, y)  # 1 | 0 = 1
print(z)  # 1

# Operación XOR "^=": op.ixor(a, b) y op.__ixor__(a, b)
# a = ixor(a, b) es equivalente a ^= b.

z = op.ixor(x, y)  # 1 ^ 0 = 1
print(z)  # 1

# Desplazamiento a la derecha: op.irshift(a, b) y 
# op.__irshift__(a, b)
# a = irshift(a, b) es equivalente a desplazamiento a la derecha= b.

x1 = 1
y1 = 2

z = op.irshift(x1, y1)  # 1 desplazamiento a la derecha 2 = 0
print(z)  # 0

# Desplazamiento a la izquierda: op.ilshift(a, b) y 
# op.__ilshift__(a, b)
# a = ilshift(a, b) es equivalente a desplazamiento a la izquierda= b.

z = op.ilshift(x1, y1)  # 1 desplazamiento a la izquierda 2 = 4
print(z)  # 4

# Concatenar "+=": op.iconcat(a, b) y op.__iconcat__(a, b)
# a = iconcat(a, b) es equivalente a += b siendo a y b secuencias

a = 'abcabcabc'
b = 'a'

a = op.iconcat(a, b)  # 'abcabcabc' + 'a' -> 'abcabcabca'
print(a)  # 'abcabcabca'

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