Python 中的就地运算符

2025年3月17日 | 阅读 7 分钟

Python 提供了一套原地运算符。原地运算符允许您对变量执行算术、逻辑和位运算，从而原地更新其值。这些运算符通过将赋值运算符 (=) 与另一个运算符结合来表示。它提高了程序的性能并节省了内存。

在本文中，我们将探讨 Python 中可用的各种原地运算符以及示例。

1. iadd() - 原地加法

iadd(x, y) 运算符执行原地加法运算。它会更新变量的值为其结果。它用 += 符号表示。

import operator

# Variables
a = 5
b = 4

print("Original, a =", a)

# In-place Addition
a += b

# The above operation is equivalent to
# a = a + b
# a = operator.iadd(a, b)
# a = operator.__iadd__(a, b)

print("Updated, a =", a)

输出

Original, a = 5
Updated, a = 9

上面的代码演示了如何执行原地加法。

2. isub() - 原地减法

isub(x, y) 运算符执行原地减法运算。它会更新变量的值为其结果。它用 -= 符号表示。

import operator

# Variables
a = 5
b = 4

print("Original a =", a)

# In-place Subtraction
a -= b

# The above operation is equivalent to
# a = a - b
# a = operator.isub(a, b)
# a = operator.__isub__(a, b)

print("Updated a =", a)

输出

Original, a = 5
Updated, a = 1

上面的代码演示了如何执行原地减法。

3. imul() - 原地乘法

imul(x, y) 运算符执行原地乘法运算。它会更新变量的值为其结果。它用 *= 符号表示。

import operator

# Variables
a = 5
b = 4

print("Original, a =", a)

# In-place Multiplication
a *= b

# The above operation is equivalent to
# a = a * b
# a = operator.imul(a, b)
# a = operator.__imul__(a, b)

print("Updated, a =", a)

输出

Original, a = 5
Updated, a = 20

上面的代码演示了如何执行原地乘法。

4. itruediv() - 原地真除法

itruediv(x, y) 运算符执行原地真除法运算。它会更新变量的值为其结果。它用 /= 符号表示。

import operator

# Variables
a = 5
b = 4

print("Original, a =", a)

# In-place true division
a /= b

# The above operation is equivalent to
# a = a / b
# a = operator.itruediv(a, b)
# a = operator.__itruediv__(a, b)

print("Updated, a =", a)

输出

Original, a = 5
Updated, a = 1.25

上面的代码演示了如何执行原地真除法。

5. iand(), ior(), ixor() - 原地位 AND, 位 OR, 位 XOR

iand(x, y) 运算符执行原地位 AND 运算。它用 &= 符号表示。

ior(x, y) 运算符执行原地位 OR 运算。它用 |= 符号表示。

ixor(x, y) 运算符执行原地位 XOR 运算。它用 ^= 符号表示。

它们都会用结果更新变量的值。

import operator

# Variables
a = 5
b = 4
c = 3
d = 2

print("Original, a =", a)
print("Original, c =", c)
print("Original, d =", d)

# In-place Bitwise AND
a &= b
# The above operation is equivalent to
# a = a & b
# a = operator.iand(a, b)
# a = operator.__iand__(a, b)

# In-place Bitwise OR
c |= b
# The above operation is equivalent to
# c = c | b
# c = operator.iand(c, b)
# c = operator.__iand__(c, b)

# In-place Bitwise XOR
d ^= b
# The above operation is equivalent to
# d = d ^ b
# d = operator.iand(d, b)
# d = operator.__iand__(d, b)

print("Updated, a =", a)
print("Updated, c =", c)
print("Updated, d =", d)

输出

Original, a = 5
Original, c = 3
Original, d = 2
Updated, a = 4
Updated, c = 7
Updated, d = 6

上面的代码演示了如何执行原地 AND、OR 和 XOR 运算。

6. imod() 和 ifloordiv() - 原地取模和整除

imod(x, y) 运算符执行原地取模运算。它用 %= 符号表示。

ifloordiv(x, y) 运算符执行原地整除运算。它用 //= 符号表示。

它们用结果更新变量的值。

import operator

# Variables
a = 5
b = 4
c = 15

print("Original, a =", a)
print("Original, c =", c)

# In-place modulo
a %= b
# The above operation is equivalent to
# a = a % b
# a = operator.imod(a, b)
# a = operator.__imod__(a, b)

# In-place floor division
c //= b
# The above operation is equivalent to
# c = c // b
# c = operator.ifloordiv(c, b)
# c = operator.__ifloordiv__(c, b)

print("Updated, a =", a)
print("Updated, c =", c)

输出

Original, a = 5
Original, c = 15
Updated, a = 1 # Remainder when 5 is divided by 4
Updated, c = 3 # Floor value of the result

上面的代码演示了如何执行原地取模和整除运算。

7. ilshift() 和 irshift() - 原地左移和右移

ilshift(x, y) 运算符执行原地左移运算。它用 <<= 符号表示。

irshift(x, y) 运算符执行原地右移运算。它用 >>= 符号表示。

它们用结果更新变量的值。

import operator

# Variables
a = 20
b = 25

print("Original, a =", a)
print("Original, b =", b)

# In-place left shift
a <<= 2 # Shifts two bits to the left
# The above operation is equivalent to
# a = a << 2
# a = operator.ilshift(a, 2)
# a = operator.__ilshift__(a, 2)

# In-place right shift
b >>= 2 # Shifts two bits to the right
# The above operation is equivalent to
# b = b >> 2

# b = operator.irshift(b, 2)
# b = operator.__irshift__(b, 2)

print("Updated, a =", a)
print("Updated, b =", b)

输出

Original, a = 20
Original, b = 25
Updated, a = 80
Updated, b = 6

上面的代码演示了如何执行原地取模和整除运算。

8. ipow() - 原地幂运算

ipow(x, y) 运算符执行原地幂运算。它用 **= 符号表示。它会更新变量的值为其结果。

import operator

# Variables
a = 10
b = 2

print("Original, a =", a)

# In-place exponentiation
a **= b
# The above operation is equivalent to
# a = a ** b
# a = operator.ipow(a, b)
# a = operator.__ipow__(a, b)

print("Updated, a =", a)

输出

Original, a = 10
Updated, a = 100

上面的代码演示了如何执行原地幂运算。

9. imatmul() - 原地矩阵乘法

imatmul() 运算符执行原地矩阵乘法运算。它会更新变量的值为其结果。它用 @= 符号表示。

import operator
import numpy as np

# Numpy Arrays
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

print("Original, a =", a)

# In-place exponentiation
a @= b
# The above operation is equivalent to
# a = a @ b
# a = operator.imatmul(a, b)
# a = operator.__imatmul__(a, b)

print("Updated, a =", a)

输出

Original, a = [[1 2] [3 4]]
Updated, a = [[19 22] [43 50]]

上面的代码演示了如何执行原地矩阵乘法运算。

10. iconcat() - 原地连接

iconcat(x, y) 执行原地连接运算。它用 += 符号表示，用于连接字符串、列表和其他序列。它会更新变量的值为其连接结果。

import operator

# Example with strings
s = "Hello"
print("Original, s =", s)

s += " World"
# Equivalent to s = s + " World"
# Equivalent to s = operator.iconcat(s, " World")
# Equivalent to s = operator.__iconcat__(s, " World")

print("Updated, s =", s)

# Example with lists
numbers = [1, 2, 3]
print("Original, numbers =", numbers)

numbers += [4, 5]
# Equivalent to numbers = numbers + [4, 5]
# Equivalent to numbers = operator.iconcat(numbers, [4, 5])
# Equivalent to numbers = operator.__iconcat__(numbers, [4, 5])

print("Updated, numbers =", numbers)

输出

Original, s = Hello
Updated, s = Hello World
Original, numbers = [1, 2, 3]
Updated, numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

上面的代码演示了如何执行原地连接运算。

结论

总之，原地运算符允许您原地执行各种运算，这意味着在不创建新变量或对象的情况下更新变量的值。它们提供了一种高效的执行运算、节省内存并使代码更具可读性的方法。通过使用这些原地运算符，您可以简化代码并提高其性能。

下一主题Python 中的原地运算符与标准运算符

Python 中的就地运算符

1. iadd() - 原地加法

2. isub() - 原地减法

3. imul() - 原地乘法

4. itruediv() - 原地真除法

5. iand(), ior(), ixor() - 原地位 AND, 位 OR, 位 XOR

6. imod() 和 ifloordiv() - 原地取模和整除

7. ilshift() 和 irshift() - 原地左移和右移

8. ipow() - 原地幂运算

9. imatmul() - 原地矩阵乘法

10. iconcat() - 原地连接

结论

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1. iadd() - 原地加法

2. isub() - 原地减法

3. imul() - 原地乘法

4. itruediv() - 原地真除法

5. iand(), ior(), ixor() - 原地位 AND, 位 OR, 位 XOR

6. imod() 和 ifloordiv() - 原地取模和整除

7. ilshift() 和 irshift() - 原地左移和右移

8. ipow() - 原地幂运算

9. imatmul() - 原地矩阵乘法

10. iconcat() - 原地连接

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