Python中使用operator模块函数有哪些优势？是否存在仅支持单种方法的场景？

operator.add的核心优势 #

• 可直接作为可调用对象传入高阶函数
  不需要额外封装lambda就能给map、reduce、sorted等接收函数作为参数的方法使用，代码更简洁。比如要逐位相加两个等长列表，用add只需要写list(map(add, [1,3,5], [2,4,6]))，换成+运算符的话就必须写list(map(lambda x,y: x+y, [1,3,5], [2,4,6]))，既省代码也避免了lambda的额外开销。
• 执行效率更高
  CPython环境下operator模块的函数都是底层C实现的，比Python层封装的lambda运算执行速度更快，处理十万级以上数据量的时候性能差异会非常明显。
• 方便做运算逻辑的抽象与复用
  如果需要动态切换运算逻辑，比如根据配置选择执行加法、乘法或者其他运算，直接把add、mul这类函数赋值给变量传递即可，不需要写多个重复的lambda或者条件判断分支。

两种写法的专属适用场景 #

只能用+运算符的场景 #

• 普通内联运算：比如写a = 3 + 5这种简单计算，用add还要额外导入模块，反而降低代码可读性，完全没有必要。
• 复杂混合运算：涉及多运算符优先级的场景比如2 + 3 * 4 - 6，直接用运算符写比嵌套调用operator函数sub(add(2, mul(3,4)),6)清晰太多。

几乎只能用operator.add的场景 #

• 高阶函数传参：Python不允许直接把+作为参数传入函数，必须封装成可调用对象，这种场景下add是最优选择，比自己封装lambda更规范也更快。
• 运算逻辑作为参数传递的通用化代码：比如你写一个通用的批量计算方法，接收运算函数作为入参，传add比传lambda写法更简洁，也方便做类型注解。

# 两种写法的效果与性能对比示例
from functools import reduce
from operator import add

test_list = list(range(100000))

# operator.add写法
res1 = reduce(add, test_list)
# +运算符封装写法
res2 = reduce(lambda x,y: x+y, test_list)
# 两者结果完全一致，但前者执行速度快30%左右

内容的提问来源于stack exchange，提问作者D Park