¿Por qué debería usar operator.itemgetter (x) en lugar de [x]?

Question

Hay una cuestión más general aquí: In what situation should the built-in operator module be used in python?

La respuesta más común afirma que operator.itemgetter(x) es "más limpio" que, presumiblemente, de lambda a: a[x]. Siento que lo opuesto es verdad.

¿Hay algún otro beneficio, como el rendimiento?

Answer 1

No debe preocuparse por el rendimiento a menos que su código esté en un bucle interno cerrado, y en realidad es un problema de rendimiento. En su lugar, use el código que mejor exprese su intención. A algunas personas les gustan las lambdas, otras les gusta el objeto de cambio de objetos. A veces es solo una cuestión de gusto.

itemgetter es más potente, por ejemplo, si necesita obtener una serie de elementos a la vez. Por ejemplo:

operator.itemgetter(1,3,5) 

es lo mismo que:

lambda s: (s[1], s[3], s[5]) 

Answer 2

rendimiento. Puede hacer una gran diferencia. En las circunstancias adecuadas, puede obtener un montón de cosas hechas en el nivel C utilizando itemgetter.

creo que la afirmación más clara de lo que es realmente depende de lo que se utiliza con más frecuencia y sería muy subjetiva

Answer 3

Hay ventajas en algunas situaciones, esto es un buen ejemplo.

>>> data = [('a',3),('b',2),('c',1)] 
>>> from operator import itemgetter 
>>> sorted(data, key=itemgetter(1)) 
[('c', 1), ('b', 2), ('a', 3)] 

Este uso de itemgetter es grande, ya que hace que todo sea claro al mismo tiempo ser más rápido que todas las operaciones se mantienen en el lado C.

>>> sorted(data, key=lambda x:x[1]) 
[('c', 1), ('b', 2), ('a', 3)] 

El uso de un lambda no es tan clara, sino que también es más lento y se prefiere no usar lambda menos que sea necesario. P.ej. las listas de comprensión son preferibles a usar map con lambda.

Answer 4

Algunos programadores entienden y usan lambdas, pero hay una población de programadores que quizás no tomaron ciencias de la computación y no tienen claro el concepto. Para aquellos programadores itemgetter() puede hacer su intención más clara. (No escribo lambdas y cada vez que veo uno en código me lleva un poco más de tiempo procesar lo que está pasando y entender el código).

Si su codificación para otros profesionales de informática prosiga y utilice lambdas si son más cómodos. Sin embargo, si codifica para un público más amplio, sugiero usar itemgetter().

Answer 5

Para agregar a las respuestas existentes, itemgetter es seleccionable, mientras que lambda no lo es. Esto es importante si la función necesita ser guardada, o pasada entre procesos (típicamente como parte de un objeto más grande). En el siguiente ejemplo, reemplazar itemgetter con lambda dará como resultado un PicklingError.

from operator import itemgetter 

def sort_by_key(sequence, key): 
    return sorted(sequence, key=key) 

if __name__ == "__main__": 
    from multiprocessing import Pool 

    items = [([(1,2),(4,1)], itemgetter(1)), 
      ([(5,3),(2,7)], itemgetter(0))] 

    with Pool(5) as p: 
     result = p.starmap(sort_by_key, items) 
    print(result) 

Answer 6

Como se mencionó rendimiento, he comparado los dos métodos operator.itemgetter y lambda y para obtener una lista pequeña resulta que supera a operator.itemgetter lambda por 10%.Personalmente me gusta el método itemgetter, ya que lo uso principalmente durante la ordenación y se convirtió en una palabra clave para mí.

import operator 
import timeit 

x = [[12, 'tall', 'blue', 1], 
[2, 'short', 'red', 9], 
[4, 'tall', 'blue', 13]] 


def sortOperator(): 
    x.sort(key=operator.itemgetter(1, 2)) 

def sortLambda(): 
    x.sort(key=lambda x:(x[1], x[2])) 


if __name__ == "__main__": 
    print(timeit.timeit(stmt="sortOperator()", setup="from __main__ import sortOperator", number=10**7)) 
    print(timeit.timeit(stmt="sortLambda()", setup="from __main__ import sortLambda", number=10**7))  

>>Tuple: 9.79s, Single: 8.835s 
>>Tuple: 11.12s, Single: 9.26s 

Ejecutar en Python 3.6