Python: module BitVector
 
 
BitVector (version 3.2, 2012-December-28)

BitVector.py
 
Version: 3.2
   
Author: Avinash Kak (kak@purdue.edu)
 
Date: 2012-December-28
 
 
Download Version 3.2:   gztar   bztar 

 
View version 3.2 code in browser 

 

           

  
Switch to Version 3.3   
   

 

 

 

CHANGE LOG:

 

Version 3.2: 

 

    This version includes support for constructing bit vectors

    directly from text strings and hex strings.  This version also

    includes a safety check on the sizes of the two argument bit

    vectors when calculating Jaccard similarity between the two.

 

Version 3.1.1: 

 

    This version includes: (1) a fix to the module test code to

    account for how string input is handled in the io.StringIO class

    in Python 2.7; (2) some improvements to the documentation.

 

Version 3.1:

 

    This version includes: (1) Correction for a documentation error;

    (2) Fix for a bug in slice assignment when one or both of the

    slice limits were left unspecified; (3) The non-circular bit

    shift methods now return self so that they can be chained; (4) A

    method for testing a bitvector for its primality; and (5) A

    method that uses Python's 'random.getrandbits()' to generate

    a bitvector that can serve as candidate for primes whose bitfield

    size is specified.

 

Version 3.0:

 

    This is a Python 3.x compliant version of the latest incarnation

    of the BitVector module.  This version should work with both

    Python 2.x and Python 3.x.

 

Version 2.2:

 

    Fixed a couple of bugs, the most important being in the

    bitvector initialization code for the cases when the

    user-specified value for size conflicts with the user-specified

    int value for the vector.  Version 2.2 also includes a new

    method runs() that returns a list of strings of the consecutive

    runs of 1's and 0's in the bitvector.  The implementation of

    the circular shift operators has also been improved in Version

    2.2. This version allows for a chained invocation of these

    operators.  Additionally, the circular shift operators now

    exhibit expected behavior if the user-specified shift value is

    negative.

 

Version 2.1:

 

    Includes enhanced support for folks who use this class for

    computer security and cryptography work.  You can now call on

    the methods of the BitVector class to do Galois Field GF(2^n)

    arithmetic on bit arrays.  This should save the users of this

    class the bother of having to write their own routines for

    finding multiplicative inverses in GF(2^n) finite fields.

 

Version 2.0.1:

 

    Fixed numerous typos and other errors in the documentation page

    for the module.  The implementation code remains unchanged.

 

Version 2.0:

 

    To address the needs of the folks who are using the BitVector

    class in data mining research, the new version of the class

    includes several additional methods.  Since the bitvectors used

    by these folks can be extremely long, possibly involving

    millions of bits, the new version of the class includes a much

    faster method for counting the total number of set bits when a

    bitvector is sparse.  [But note that this new bit counting

    method may perform poorly for dense bitvectors. So the old bit

    counting method has been retained.]  Also for data mining folks,

    the new version of the class is provided with similarity and

    distance calculation metrics such as the Jaccard similarity

    coefficient, the Jaccard distance, and the Hamming distance.

    Again for the same folks, the class now also has a

    next_set_bit(from_index) method.  Other enhancements to the

    class include methods for folks who do research in cryptography.

    Now you can directly calculate the greatest common divisor of

    two bitvectors, or find the multiplicative inverse of one

    bitvector modulo another bitvector.

 

Version 1.5.1:

 

    Removed a bug from the implementation of the right circular

    shift operator.

 

Version 1.5:

 

    This version should prove to be much more efficient for long

    bitvectors.  Efficiency in BitVector construction when only its

    size is specified was achieved by eliminating calls to

    _setbit().  The application of logical operators to two

    BitVectors of equal length was also made efficient by

    eliminating calls to the padding function.  Another feature of

    this version is the count_bits() method that returns the total

    number of bits set in a BitVector instance.  Yet another feature

    of this version is the setValue() method that alters the bit

    pattern associated with a previously constructed BitVector.



Version 1.4.1:

 

    The reset() method now returns 'self' to allow for cascaded

    invocation with the slicing operator.  Also removed the

    discrepancy between the value of the __copyright__ variable in

    the module and the value of license variable in setup.py.

 

Version 1.4:

 

    This version includes the following two upgrades: 1) code for

    slice assignment; and 2) A reset function to reinitialize a

    previously constructed BitVector.  Additionally, the code was

    cleaned up with the help of pychecker.

 

Version 1.3.2:

 

    Fixed a potentially misleading documentation issue for the

    Windows users of the BitVector class.  If you are writing an

    internally generated BitVector to a disk file, you must open the

    file in the binary mode.  If you don't, the bit patterns that

    correspond to line breaks will be misinterpreted.  On a Windows

    machine in the text mode, the bit pattern 000001010 ('\n') will

    be written out to the disk as 0000110100001010 ('\r\n').

 

Version 1.3.1:

 

    Removed the inconsistency in the internal representation of

    bitvectors produced by logical bitwise operations vis-a-vis the

    bitvectors created by the constructor.  Previously, the logical

    bitwise operations resulted in bitvectors that had their bits

    packed into lists of ints, as opposed to arrays of unsigned

    shorts.

 

Version 1.3:

 

    (a) One more constructor mode included: When initializing a new

    bitvector with an integer value, you can now also specify a size

    for the bitvector.  The constructor zero-pads the bitvector

    from the left with zeros. (b) The BitVector class now supports

    'if x in y' syntax to test if the bit pattern 'x' is contained

    in the bit pattern 'y'.  (c) Improved syntax to conform to

    well-established Python idioms. (d) What used to be a comment

    before the beginning of each method definition is now a

    docstring.

 

Version 1.2:

 

    (a) One more constructor mode included: You can now construct a

    bitvector directly from a string of 1's and 0's.  (b) The class

    now constructs a shortest possible bit vector from an integer

    value.  So the bit vector for the integer value 0 is just one

    bit of value 0, and so on. (c) All the rich comparison operators

    are now overloaded. (d) The class now includes a new method

    'intValue()' that returns the unsigned integer value of a bit

    vector.  This can also be done through '__int__'. (e) The

    package now includes a unittest based framework for testing out

    an installation.  This is in a separate directory called

    "TestBitVector".



Version 1.1.1:

 

    The function that does block reads from a disk file now peeks

    ahead at the end of each block to see if there is anything

    remaining to be read in the file.  If nothing remains, the

    more_to_read attribute of the BitVector object is set to False.

    This simplifies reading loops. This version also allows

    BitVectors of size 0 to be constructed

 

 

Version 1.1:

 

    I have changed the API significantly to provide more ways for

    constructing a bit vector.  As a result, it is now necessary to

    supply a keyword argument to the constructor.



 

INSTALLATION:

 

The BitVector class was packaged using Distutils.  For installation,

execute the following command-line in the source directory (this is

the directory that contains the setup.py file after you have

downloaded and uncompressed the tar archive):

 

    python setup.py install

 

You have to have root privileges for this to work.  On Linux

distributions, this will install the module file at a location that

looks like

 

     /usr/lib/python2.7/dist-packages/

 

If you do not have root access, you have the option of working

directly off the directory in which you downloaded the software by

simply placing the following statements at the top of your scripts

that use the BitVector class

 

    import sys

    sys.path.append( "pathname_to_BitVector_directory" )

 

To uninstall the module, simply delete the source directory, locate

where BitVector was installed with "locate BitVector" and delete

those files.  As mentioned above, the full pathname to the installed

version is likely to look like

/usr/lib/python2.6/site-packages/BitVector*

 

If you want to carry out a non-standard install of BitVector, look

up the on-line information on Disutils by pointing your browser to

 

       http://docs.python.org/dist/dist.html

 

 

INTRODUCTION:

   

The BitVector class is for a memory-efficient packed representation

of bit arrays and for logical operations on such arrays. The

operations supported on bit vectors are:

 

       __add__                
for concatenation

       __and__                
for bitwise logical AND

       __contains__

       __eq__, __ne__, __lt__, __le__, __gt__, __ge__

       __getitem__            for indexed access

       __getslice__           for slice access

       __int__                for returning integer value

       __invert__             for inverting the 1's and 0's

       __iter__               for iterating through 

       __len__                for len()

       __lshift__             for circular shifts to the left

       __or__                 for bitwise logical OR

       __rshift__             for circular shifts to the right

       __setitem__            for indexed and slice setting

       __str__                for str()

       __xor__                for bitwise logical XOR

       count_bits 

       count_bits_sparse      faster for sparse bit vectors     

       deep_copy

       divide_into_two

       gcd                    for greatest common divisor

       gen_rand_bits_for_prime

       getHexStringFromBitVector

       getTextFromBitVector

       gf_divide              for divisions in GF(2^n)

       gf_MI                  for multiplicative inverse in GF(2^n)

       gf_multiply            for multiplications in GF(2)

       gf_multiply_modular    for multiplications in GF(2^n)

       hamming_distance

       intValue               for returning the integer value 

       isPowerOf2

       isPowerOf2_sparse      faster for sparse bit vectors

       jaccard_distance

       jaccard_similarity

       length                 

       multiplicative_inverse

       next_set_bit

       pad_from_left

       pad_from_right

       permute

       rank_of_bit_set_at_index

       read_bits_from_file

       reset

       reverse

       runs

       shift_left             for non-circular left shift

       shift_right            for non-circular right shift

       slice assignment

       setValue

       test_for_primality

       unpermute

       write_to_file

       write_bits_to_fileobject

 



CONSTRUCTING BIT VECTORS:

 

 You can construct a bit vector in seven different ways.

 

 (C1) You can construct a bit vector directly from

      either a tuple or a list of bits, as in

 

         bv =  BitVector( bitlist = [1,0,1,0,0,1,0,1,0,0,1,0,1,0,0,1] ) 

 

 (C2) You can construct a bit vector from an integer by

 

         bv =  BitVector( intVal = 56789 )

 

      The bits stored now will correspond to the binary

      representation of the integer.  The resulting bit vector is the

      shortest possible bit vector for the integer value supplied.

      For example, when intVal is 0, the bit vector constructed will

      consist of just the bit 0.

 

 (C3) When initializing a bit vector with an intVal as shown above,

      you can also specify a size for the bit vector:

 

         bv = BitVector( intVal = 0, size = 8 )

 

      will return the bit vector consisting of the bit pattern

      00000000.  The zero padding needed for meeting the size

      requirement is always on the left.  If the size supplied is

      smaller than what it takes to create the shortest possible bit

      vector for intVal, an exception is thrown.

 

 (C4) You can create a zero-initialized bit vector of a given size by

 

         bv  = BitVector( size = 62 )

 

      This bit vector will hold exactly 62 bits, all initialized to

      the 0 bit value.

 

 (C5) You can construct a bit vector from a disk file by a two-step

      procedure. First you construct an instance of bit vector by

   

         bv  =  BitVector( filename = 'somefile' )   

 

      This bit vector itself is incapable of holding the bits.  To

      now create bit vectors that actually hold the bits, you need to

      make the following sort of a call on the above variable bv:

 

         bv1 =  bv.read_bits_from_file( 64 )    

 

      bv1 will be a regular bit vector containing 64 bits from the

      disk file. If you want to re-read a file from the beginning for

      some reason, you must obviously first close the file object

      that was acquired with a call to the BitVector constructor with

      a filename argument.  This can be accomplished by

 

         bv.close_file_object()

 

 (C6) You can construct a bit vector from a string of 1's and 0's by

 

         bv  =  BitVector( bitstring = '110011110000' )      

 

 (C7) Yet another way to construct a bit vector is to read the bits

      directly from a file-like object, as in

 

         import io  

         x = "111100001111"

         fp_read = io.StringIO( x )

         bv = BitVector( fp = fp_read )

         print(bv)                              # 111100001111 

 

 (C8) You can also construct a bit vector directly from a text string

      as shown by the example:

 

         bv3 = BitVector(textstring = "hello")

         print(bv3)     # 0110100001100101011011000110110001101111

         mytext = bv3.getTextFromBitVector()

         print mytext                           # hello

 

      The bit vector is constructed by using the one-byte ASCII

      encoding of the characters in the text string.

 

 (C9) You can also construct a bit vector directly from a string

      of hex digits as shown by the example:

 

         bv4 = BitVector( hexstring = "68656c6c6f" )

         print(bv4)     # 0110100001100101011011000110110001101111

         myhexstring = bv4.getHexStringFromBitVector()

         print myhexstring                      # 68656c6c6

 

 



OPERATIONS SUPPORTED BY THE BITVECTOR CLASS:

    

DISPLAYING BIT VECTORS:

 

(1) Since the BitVector class implements the __str__ method, a bit

     vector can be displayed on a terminal by

 

           print( bitvec )

 

     or, for only Python 2.x, by

 

           print bitvec 

 

     Basically, you can always obtain the string representation of a

     bit vector by

 

           str( bitvec )

 

     and integer value by

 

           int( bitvec )

 

 

ACCESSING AND SETTING INDIVIDUAL BITS AND SLICES:

 

(2) Any single bit of a bit vector bv can be set to 1 or 0 by

 

           bv[M] = 1_or_0

           print( bv[M] )

 

     or, for just Python 2.x, by

 

           bv[M] = 1_or_0

           print bv[M]

 

     for accessing (and setting) the bit at the position that is

     indexed M.  You can retrieve the bit at position M by bv[M].

     Note that the index 0 corresponds to the first bit at the left

     end of a bit pattern.  This is made possible by the

     implementation of the __getitem__ and __setitem__ methods.

 

(3) A slice of a bit vector obtained by

 

           bv[i:j]

 

     is a bit vector constructed from the bits at index positions

     from i through j-1.  This is made possible by the

     implementation of the __getslice__ method.

 

(4) You can also carry out slice assignment:

 

           bv1 = BitVector( size = 25 )

           bv2 = BitVector( bitstring = '1010001' )

           bv1[6:9]  = bv2[0:3]

           bv3 = BitVector( bitstring = '101' )                 

           bv1[0:3]  = bv3

 

     The first slice assignment will set the 6th, 7th, and the 8th

     bits of the bit vector bv1 according to the first three bits of

     bv2.  The second slice assignment will set the first three bits

     of bv1 according to the three bits in bv3.  This is made

     possible by the slice setting code in the __setitem__ method.

 

(5) You can iterate over a bit vector, as illustrated by

 

           for bit in bitvec:

               print( bit )

 

     This is made possible by the override definition for the special

     __iter__() method.

 

(6) Negative subscripts for array-like indexing are supported.

     Therefore,

 

           bitvec[ -i ]

 

     is legal assuming that the index range is not violated.  A

     negative index carries the usual Python interpretation: The

     last element of a bit vector is indexed -1 and the first

     element -(n+1) if n is the total number of bits in the bit

     vector.  Negative subscripts are made possible by

     special-casing such access in the implementation of the

     __getitem__ method (actually it is the _getbit method).

 

(7) You can reset a previously constructed bit vector to either the

     all-zeros state or the all-ones state by

 

           bv1 = BitVector( size = 25 )

           ...

           ...

           bv1.reset( 1 )

           ...

           ...

           bv1.reset( 0 )

 

     The first call to reset() will set all the bits of bv1 to 1's

     and the second call all the bits to 0's.

 

 

LOGICAL OPERATIONS ON BIT VECTORS:

 

(8) Given two bit vectors bv1 and bv2, you can perform bitwise

     logical operations on them by

 

           result_bv  =  bv1 ^ bv2           # for bitwise XOR

           result_bv  =  bv1 & bv2           # for bitwise AND

           result_bv  =  bv1 | bv2           # for bitwise OR

           result_bv  =  ~bv1                # for bitwise negation

 

     These are made possible by implementing the __xor__, __and__,

     __or__, and __invert__ methods, respectively.

 

 

COMPARING BIT VECTORS:

 

(9) Given two bit vectors bv1 and bv2, you can carry out the

     following comparisons that return Boolean values:

 

           bv1 ==  bv2

           bv1 !=  bv2

           bv1 <   bv2

           bv1 <=  bv2

           bv1 >   bv2

           bv1 >=  bv2

 

     The equalities and inequalities are determined by the integer

     values associated with the bit vectors.  These operator

     overloadings are made possible by providing implementation code

     for __eq__, __ne__, __lt__, __le__, __gt__, and __ge__,

     respectively.

 

   

OTHER SUPPORTED OPERATIONS:

 

(10) You can permute and unpermute bit vectors:

 

           bv_permuted   =  bv.permute( permutation_list )

 

           bv_unpermuted =  bv.unpermute( permutation_list )

 

(11) Left and right circular rotations can be carried out by

 

           bitvec  << N 

 

           bitvec  >> N

 

     for circular rotations to the left and to the right by N bit

     positions.  These operator overloadings are made possible by

     implementing the __lshift__ and __rshift__ methods,

     respectively.

 

(12) If you want to shift a bitvector non-circularly:

 

           bitvec = BitVector( bitstring = '10010000' )

           bitvec.shift_left(3)              # 10000000

           bitvec.shift_right(3)             # 00010000

 

     Obviously, for a sufficient large left or right non-circular

     shift, you will end up with a bitvector that is all zeros.

 

(13) A bit vector containing an even number of bits can be divided

     into two equal parts by

 

           [left_half, right_half] = bitvec.divide_into_two()

 

     where left_half and right_half hold references to the two

     returned bit vectors.

 

(14) You can find the integer value of a bit array by

 

           bitvec.intValue()

 

     or by

 

           int( bitvec )

 

(15) You can convert a bit vector into its string representation by

 

           str( bitvec )

 

(16) Because __add__ is supplied, you can always join two bit vectors

     by

 

           bitvec3  =  bitvec1  +  bitvec2

 

     bitvec3 is a new bit vector that contains all the bits of

     bitvec1 followed by all the bits of bitvec2.

 

(17) You can find the length of a bitvector by

 

           len = bitvec.length()

 

(18) You can make a deep copy of a bitvector by

 

          bitvec_copy =  bitvec.deep_copy()

 

(19) You can write a bit vector directly to a file, as illustrated

     by the following example that reads one bit vector from a file

     and then writes it to another file

 

           bv = BitVector( filename = 'input.txt' )

           bv1 = bv.read_bits_from_file(64)        

           print( bv1 )

           FILEOUT = open( 'output.bits', 'wb' )

           bv1.write_to_file( FILEOUT )

           FILEOUT.close()

           bv = BitVector( filename = 'output.bits' )

           bv2 = bv.read_bits_from_file( 64 )

           print( bv2 )

 

      IMPORTANT: The size of a bit vector must be a multiple of of 8

                  for this write function to work.  If this

                  condition is not met, the function will throw an

                  exception.

 

      IMPORTANT FOR WINDOWS USERS: When writing an internally

                  generated bit vector out to a disk file, it is

                  important to open the file in the binary mode as

                  shown.  Otherwise, the bit pattern 00001010

                  ('\n') in your bitstring will be written out as

                  0000110100001010 ('\r\n'), which is the

                  linebreak on Windows machines.

 

(20) You can also write a bit vector directly to a stream object, as

     illustrated by

 

           fp_write = io.StringIO()

           bitvec.write_bits_to_fileobject( fp_write )

           print( fp_write.getvalue() )   

 

(21) You can pad a bit vector from the left or from the right with a

     designated number of zeros

 

           bitvec.pad_from_left( n )

 

           bitvec.pad_from_right( n )

 

     In the first case, the new bit vector will be the same as the

     old bit vector except for the additional n zeros on the left.

     The same thing happens in the second case except that now the

     additional n zeros will be on the right.

 

(22) You can test if a bit vector x is contained in another bit

     vector y by using the syntax 'if x in y'.  This is made

     possible by the override definition for the special

     __contains__ method.

 

(23) You can change the bit pattern associated with a previously

     constructed BitVector instance:

 

       bv = BitVector( intVal = 7, size =16 )

       print( bv )                              # 0000000000000111

       bv.setValue( intVal = 45 )

       print( bv )                              # 101101

 

(24) You can count the number of bits set in a BitVector instance by

 

       bv = BitVector( bitstring = '100111' )

       print( bv.count_bits() )                 # 4

 

(25) For folks who use bit vectors with millions of bits in them but

     with only a few bits set, your bit counting will go much, much

     faster if you call count_bits_sparse() instead of count_bits():

 

       # a BitVector with 2 million bits:

       bv = BitVector( size = 2000000 )

       bv[345234] = 1

       bv[233]=1

       bv[243]=1

       bv[18]=1

       bv[785] =1

       print( bv.count_bits_sparse() )          # 5

       

(26) You can calculate the similarity and the distance between two

     bit vectors using the Jaccard similarity coefficient and the

     Jaccard distance.  Also, you can calculate the Hamming distance

     between two bit vectors:

 

       bv1 = BitVector( bitstring = '11111111' )

       bv2 = BitVector( bitstring = '00101011' )

       print bv1.jaccard_similarity( bv2 )

       print( str( bv1.jaccard_distance( bv2 ) ) )

       print( str( bv1.hamming_distance( bv2 ) ) )

 

(27) Starting from a given bit position, you can find the position

     index of the next set bit:

 

       bv = BitVector( bitstring = '00000000000001' )

       print( bv.next_set_bit( 5 ) )                       # 13

 

     since the position index of the SET bit after the bit 

     whose position index 5 is 13.

 

(28) You can measure the "rank" of a bit that is set at a given

     position.  Rank is the number of bits that are set up to the

     position of the bit you are interested in.

 

       bv = BitVector( bitstring = '01010101011100' )

       print( bv.rank_of_bit_set_at_index( 10 ) )          # 6

 

(29) You can test whether the integer value of a bit vector is a

     power of two.  The sparse version of this method will work much

     faster for very long bit vectors.  However, the regular version

     may work faster for small bit vectors.

 

       bv = BitVector( bitstring = '10000000001110' )

       print( bv.isPowerOf2() )

       print( bv.isPowerOf2_sparse() )

 

(30) Given a bit vector, you can construct a bit vector with all the

     bits reversed, in the sense that what was left to right before

     now becomes right to left.

 

       bv = BitVector( bitstring = '0001100000000000001' )

       print( str( bv.reverse() ) )

 

(31) You can find the greatest common divisor of two bit vectors:

 

       bv1 = BitVector( bitstring = '01100110' )     # int val: 102

       bv2 = BitVector( bitstring = '011010' )       # int val: 26 

       bv = bv1.gcd( bv2 )

       print( int(bv) )                              # 2

 

(32) You can find the multiplicative inverse of a bit vector

     vis-a-vis a given modulus:

 

       bv_modulus = BitVector( intVal = 32 )

       bv = BitVector( intVal = 17 ) 

       bv_result = bv.multiplicative_inverse( bv_modulus )

       if bv_result is not None:

           print( str( int(bv_result) ) )           # 17

       else: print "No multiplicative inverse in this case"

 

     This multiplicative inverse is calculated using normal integer

     arithmetic.  For multiplicative inverses in GF(2^n), use the

     gf_MI() method described below.

 

(33) To find the multiplicative inverse of a bit vector in 

     GF(2^n) with respect to a modulus polynomial, you can do

     the following:

 

        modulus = BitVector( bitstring = '100011011' )

        n = 8

        a = BitVector( bitstring = '00110011' )

        multi_inverse = a.gf_MI( modulus, n )

        print multi_inverse                        # 01101100

 

(34) If you just want to multiply two bit patterns in GF(2):

 

        a = BitVector( bitstring='0110001' )

        b = BitVector( bitstring='0110' )

        c = a.gf_multiply(b)

        print(c)                                   # 00010100110

 

(35) On the other hand, if you want to carry out modular 

     multiplications in GF(2^n):

 

        modulus = BitVector( bitstring='100011011' )     # AES modulus

        n = 8

        a = BitVector( bitstring='0110001' )

        b = BitVector( bitstring='0110' )

        c = a.gf_multiply_modular(b, modulus, n)

        print( c )                                    # 10100110

 

(36) To divide by a modulus bitvector in GF(2^n):

 

        mod = BitVector( bitstring='100011011' )          # AES modulus

        n = 8

        bitvec = BitVector( bitstring='11100010110001' )

        quotient, remainder = bitvec.gf_divide(mod, n)

        print( quotient )                          # 00000000111010

        print( remainder )                         # 10001111

 

(37) You can extract from a bit vector the runs of 1's and 0's

     in the vector

 

        bv = BitVector( bitlist = (1,1, 1, 0, 0, 1) )

        print( str(bv.runs()) )                    # ['111', '00', '1']

 

(38) You can generate a bit vector with random bits that span in

     full the specified width.  For example, if you wanted the

     random bit vector to fully span 32 bits, you would say

 

        bv = BitVector( intVal = 0 )

        bv = bv.gen_rand_bits_for_prime(32)  

        print(bv)                # 11011010001111011010011111000101

 

(39) You can test whether a randomly generated bit vector is a prime

     number using the probabilistic Miller-Rabin test

 

        bv = BitVector( intVal = 0 )

        bv = bv.gen_rand_bits_for_prime(32)  

        check = bv.test_for_primality()

        print(check)                 

 

(40) You can call getTextFromBitVector() to directly convert a bit

     vector into a text string (this is a useful thing to do only if

     the length of the vector is an integral multiple of 8 and every

     byte in your bitvector has a print representation):

 

        bv = BitVector(textstring = "hello")

        print(bv)        # 0110100001100101011011000110110001101111

        mytext = bv3.getTextFromBitVector()

        print mytext                           # hello

 

(41) You can directly convert a bit vector into a hex string (this

     is a useful thing to do only if the length of the vector is an

     integral multiple of 4):

 

        bv4 = BitVector( hexstring = "68656c6c6f" )

        print(bv4)     # 0110100001100101011011000110110001101111

        myhexstring = bv4.getHexStringFromBitVector()

        print myhexstring                      # 68656c6c6

 



HOW THE BIT VECTORS ARE STORED:

   

 The bits of a bit vector are stored in 16-bit unsigned ints

 following Josiah Carlson's recommendation to that effect on the

 Pyrex mailing list.  As you can see in the code for `__init__()',

 after resolving the argument with which the constructor is called,

 the very first thing the constructor does is to figure out how many

 of those 2-byte ints it needs for the bits (see how the value is

 assigned to the variable `two_byte_ints_needed' toward the end of

 `__init__()').  For example, if you wanted to store a 64-bit array,

 the variable 'two_byte_ints_needed' would be set to 4. (This does

 not mean that the size of a bit vector must be a multiple of 16.

 Any sized bit vectors can be constructed --- the constructor will

 choose the minimum number of two-byte ints needed.) Subsequently,

 the constructor acquires an array of zero-initialized 2-byte ints.

 The last thing that is done in the code for `__init__()' is to

 shift the bits into the array of two-byte ints.

 

 As mentioned above, note that it is not necessary for the size of a

 bit vector to be a multiple of 16 even though we are using C's

 unsigned short as as a basic unit for storing the bit arrays.  The

 class BitVector keeps track of the actual number of bits in the bit

 vector through the "size" instance variable.

 

 Note that, except for one case, the constructor must be called with

 a single keyword argument, which determines how the bit vector will

 be constructed.  The single exception to this rule is for the

 keyword argument `intVal' which can be used along with the `size'

 keyword argument.  When `intVal' is used without the `size' option,

 the bit vector constructed for the integer is the shortest possible

 bit vector.  On the other hand, when `size' is also specified, the

 bit vector is padded with zeroes from the left so that it has the

 specified size.  The code for `__init__()' begins by making sure

 your constructor call only uses the acceptable keywords.  The

 constraints on how many keywords can be used together in a

 constructor call are enforced when we process each keyword option

 separately in the rest of the code for `__init__()'.

 

 The first keyword option processed by `__init__()' is for

 `filename'.  When the constructor is called with the `filename'

 keyword, as in

 

        bv = BitVector( filename = 'myfilename' )

 

 the call returns a bit vector on which you must subsequently invoke

 the `read_bits_from_file()' method to actually obtain a bit vector

 consisting of the bits that constitute the information stored in

 the file.

 

 The next keyword option considered in `__init__()' is for `fp',

 which is for constructing a bit vector by reading off the bits from

 a file-like object, as in

 

       x = "111100001111"

       fileobj = StringIO.StringIO( x )

       bv = BitVector( fp = fileobj )

 

 The keyword option `intVal' considered next is for converting an

 integer into a bit vector through a constructor call like

 

       bv = BitVector( intVal = 123456 )

 

 The bits stored in the bit vector thus created correspond to the

 big-endian binary representation of the integer argument provided

 through `intVal' (meaning that the most significant bit will be at

 the leftmost position in the bit vector.)  THE BIT VECTOR

 CONSTRUCTED WITH THE ABOVE CALL IS THE SHORTEST POSSIBLE BIT VECTOR

 FOR THE INTEGER SUPPLIED.  As a case in point, when `intVal' is set

 to 0, the bit vector consists of a single bit is 0 also.  When

 constructing a bit vector with the `intVal' option, if you also

 want to impose a size condition on the bit vector, you can make a

 call like

 

       bv = BitVector( intVal = 46, size = 16 )        

 

 which returns a bit vector of the indicated size by padding the

 shortest possible vector for the `intVal' option with zeros from

 the left.

 

 The next option processed by `__init_()' is for the `size' keyword

 when this keyword is used all by itself.  If you want a bit vector

 of just 0's of whatever size, you make a call like

 

       bv = BitVector( size = 61 )

 

 This returns a bit vector that will hold exactly 61 bits, all

 initialized to the zero value.

 

 The next constructor keyword processed by `__init__()' is

 `bitstring'. This is to allow a bit vector to be constructed

 directly from a bit string as in

 

       bv = BitVector( bitstring = '00110011111' )

 

 The keyword considered next is `bitlist' which allows a bit vector

 to be constructed from a list or a tuple of individual bits, as in

   

       bv = BitVector( bitlist = (1, 0, 1, 1, 0, 0, 1) )

 

 The last two keyword options considered in `__init__()' are for

 keywords `textstring' and `hexstring'.  If you want to construct a

 bitvector directly from a text string, you call

 

       bv = BitVector(textstring = "hello")

 

 The bit vector created corresponds to the ASCII encodings of the

 individual characters in the text string.

 

 And if you want to do the same with a hex string, you call

 

       bv = BitVector(hexstring = "68656c6c6f")

 

 Now, as you would expect, the bits in the bit vector will

 correspond directly to the hex digits in your hex string.

 

   

ACKNOWLEDGMENTS:

 

 The author is grateful to Oleg Broytmann for suggesting many

 improvements that were incorporated in Version 1.1 of this package.

 The author would like to thank Kurt Schwehr whose email resulted in

 the creation of Version 1.2.  Kurt also caught an error in my

 earlier version of 'setup.py' and suggested a unittest based

 approach to the testing of the package.  Kurt also supplied the

 Makefile that is included in this distribution.  The author would

 also like to thank all (Scott Daniels, Blair Houghton, and Steven

 D'Aprano) for their responses to my comp.lang.python query

 concerning how to make a Python input stream peekable.  This

 feature was included in Version 1.1.1.

 

 With regard to the changes incorporated in Version 1.3, thanks are

 owed to Kurt Schwehr and Gabriel Ricardo for bringing to my

 attention the bug related to the intVal method of initializing a

 bit vector when the value of intVal exceeded sys.maxint. This

 problem is fixed in Version 1.3.  Version 1.3 also includes many

 other improvements that make the syntax better conform to the

 standard idioms of Python.  These changes and the addition of the

 new constructor mode (that allows a bit vector of a given size to

 be constructed from an integer value) are also owing to Kurt's

 suggestions.

 

 With regard to the changes incorporated in Version 1.3.1, I would

 like to thank Michael Haggerty for noticing that the bitwise

 logical operators resulted in bit vectors that had their bits

 packed into lists of ints, as opposed to arrays of unsigned shorts.

 This inconsistency in representation has been removed in version

 1.3.1.  Michael has also suggested that since BitVector is mutable,

 I should be overloading __iand__(), __ior__(), etc., for in-place

 modifications of bit vectors.  Michael certainly makes a good

 point. But I am afraid that this change will break the code for the

 existing users of the BitVector class.

 

 I thank Mathieu Roy for bringing to my attention the problem with

 writing bitstrings out to a disk files on Windows machines.  This

 turned out to be a problem more with the documentation than with

 the BitVector class itself.  On a Windows machine, it is

 particularly important that a file you are writing a bitstring into

 be opened in binary mode since otherwise the bit pattern 00001010

 ('\n') will be written out as 0000110100001010 ('\r\n').  This

 documentation fix resulted in Version 1.3.2.

 

 With regard to Version 1.4, the suggestions/bug reports made by

 John Kominek, Bob Morse, and Steve Ward contributed to this

 version.  I wish to thank all three. John wanted me to equip the

 class with a reset() method so that a previously constructed class

 could be reset to either all 0's or all 1's. Bob spotted loose

 local variables in the implementation --- presumably left over from

 a debugging phase of the code.  Bob recommended that I clean up the

 code with pychecker. That has been done.  Steve noticed that slice

 assignment was not working.  It should work now.

 

 Version 1.4.1 was prompted by John Kominek suggesting that if

 reset() returned self, then the slice operation could be combined

 with the reset operation.  Thanks John!  Another reason for 1.4.1

 was to remove the discrepancy between the value of the

 __copyright__ variable in the module and the value of license

 variable in setup.py.  This discrepancy was brought to my attention

 by David Eyk.  Thanks David!

 

 Version 1.5 has benefited greatly by the suggestions made by Ryan

 Cox.  By examining the BitVector execution with cProfile, Ryan

 observed that my implementation was making unnecessary method calls

 to _setbit() when just the size option is used for constructing a

 BitVector instance.  Since Python allocates cleaned up memory, it

 is unnecessary to set the individual bits of a vector if it is

 known in advance that they are all zero. Ryan made a similar

 observation for the logical operations applied to two BitVector

 instances of equal length.  He noticed that I was making

 unnecessary calls to _resize_pad_from_left() for the case of equal

 arguments to logical operations.  Ryan also recommended that I

 include a method that returns the total number of bits set in a

 BitVector instance.  The new method count_bits() does exactly

 that. Thanks Ryan for all your suggestions.  Version 1.5 also

 includes the method setValue() that allows the internally stored

 bit pattern associated with a previously constructed BitVector to

 be changed.  A need for this method was expressed by Aleix

 Conchillo.  Thanks Aleix.

 

 Version 1.5.1 is a quick release to fix a bug in the right circular

 shift operator.  This bug was discovered by Jasper Spaans.  Thanks

 very much Jasper.

 

 Version 2.0 was prompted mostly by the needs of the folks who play

 with very long bit vectors that may contain millions of bits.  I

 believe such bit vectors are encountered in data mining research

 and development.  Towards that end, among the new methods in

 Version 2.0, the count_bits_sparse() was provided by Rhiannon Weaver.

 She says when a bit vector contains over 2 million bits and only,

 say, five bits are set, her method is faster than the older

 count_bits() method by a factor of roughly 18.  Thanks

 Rhiannon. [The logic of the new implementation works best for very

 sparse bit vectors.  For very dense vectors, it may perform more

 slowly than the regular count_bits() method.  For that reason, I

 have retained the original method.]  Rhiannon's implementation is

 based on what has been called the Kernighan way at the web site

 http://graphics.stanford.edu/~seander/bithacks.html.  Version 2.0

 also includes a few additional functions posted at this web site

 for extracting information from bit fields.  Also included in this

 new version is the next_set_bit() method supplied by Jason Allum.

 I believe this method is also useful for data mining folks.  Thanks

 Jason.  Additional methods in Version 2.0 include the similarity and

 the distance metrics for comparing two bit vectors, method for

 finding the greatest common divisor of two bit vectors, and a

 method that determines the multiplicative inverse of a bit vector

 vis-a-vis a modulus.  The last two methods should prove useful to

 folks in cryptography.

 

 With regard to Version 2.2, I would like to thank Ethan Price for

 bringing to my attention a bug in the BitVector initialization code

 for the case when both the int value and the size are user-

 specified and the two values happen to be inconsistent.  Ethan also

 discovered that the circular shift operators did not respond to

 negative values for the shift.  These and some other shortcomings

 discovered by Ethan have been fixed in Version 2.2.  Thanks Ethan!

 

 For two of the changes included in Version 3.1, I'd like to thank

 Libor Wagner and C. David Stahl.  Libor discovered a documentation

 error in the listing of the 'count_bits_sparse()' method and David

 discovered a bug in slice assignment when one or both of the slice

 limits are left unspecified.  These errors in Version 3.0 have been

 fixed in Version 3.1.

 

 Version 3.1.1 was triggered by two emails, one from John-Mark

 Gurney and the other from Nessim Kisserli, both related to the

 issue of compilation of the module.  John-Mark mentioned that since

 this module did not work with Python 2.4.3, the statement that the

 module was appropriate for all Python 2.x was not correct, and

 Nessim reported that he had run into a problem with the compilation

 of the test portion of the code with Python 2.7 where a string of

 1's and 0's is supplied to io.StringIO() for the construction of a

 memory file.  Both these issues have been resolved in 3.1.1.

 

 Version 3.2 was triggered by my own desire to include additional

 functionality in the module to make it more useful for

 experimenting with hashing functions.  While I was at it, I also

 included in it a couple of safety checks on the lengths of the two

 arguments bit vectors when computing their Jaccard similarity.  I

 could see the need for these checks after receiving an email from

 Patrick Nisch about the error messages he was receiving during

 Jaccard similarity calculations.  Thanks Patrick!

 

 

ABOUT THE AUTHOR:

 

 Avi Kak is the author of "Programming with Objects: A Comparative

 Presentation of Object-Oriented Programming with C++ and Java",

 published by John-Wiley in 2003. This book presents a new approach

 to the combined learning of two large object-oriented languages,

 C++ and Java.  It is being used as a text in a number of

 educational programs around the world.  This book has also been

 translated into Chinese.  Avi Kak is also the author of "Scripting

 with Objects: A Comparative Presentation of Object-Oriented

 Scripting with Perl and Python," published in 2008 by John-Wiley.

 

 

SOME EXAMPLE CODE:

 

 #!/usr/bin/env python

 import BitVector

 

 # Construct a bit vector from a list or tuple of bits:

 bv = BitVector.BitVector( bitlist = (1, 0, 0, 1) )

 print(bv)                                # 1001

 

 # Construct a bit vector from an integer:

 bv = BitVector.BitVector( intVal = 5678 )

 print(bv)                                # 0001011000101110

 

 # Construct a bit vector of a given size from a given

 # integer:

 bv = BitVector( intVal = 45, size = 16 )

 print(bv)                                # 0000000000101101

 

 # Construct a zero-initialized bit vector of a given size:

 bv = BitVector.BitVector( size = 5 )

 print(bv)                                # 00000

 

 # Construct a bit vector from a bit string:

 bv = BitVector.BitVector( bitstring = '110001' )     

 print(bv[0], bv[1], bv[2], bv[3], bv[4], bv[5])       # 1 1 0 0 0 1

 print(bv[-1], bv[-2], bv[-3], bv[-4], bv[-5], bv[-6]) # 1 0 0 0 1 1

 

 # Construct a bit vector from a file like object:

 import io

 x = "111100001111"

 fp_read = io.StringIO( x )

 bv = BitVector( fp = fp_read )

 print(bv)                                             # 111100001111 

 

 # Experiments with bitwise logical operations:

 bv3 = bv1 | bv2                              

 bv3 = bv1 & bv2

 bv3 = bv1 ^ bv2

 bv6 = ~bv5

 

 # Find the length of a bit vector

 print( str(len( bitvec ) ) )

 

 # Find the integer value of a bit vector

 print( bitvec.intValue() )

 

 # Open a file for reading bit vectors from

 bv = BitVector.BitVector( filename = 'TestBitVector/testinput1.txt' )

 print( bv )                                 # nothing yet

 bv1 = bv.read_bits_from_file(64)    

 print( bv1 )                            # first 64 bits from the file

 

 # Divide a bit vector into two equal sub-vectors:

 [bv1, bv2] = bitvec.divide_into_two()

 

 # Permute and Un-Permute a bit vector:

 bv2 = bitvec.permute( permutation_list )

 bv2 = bitvec.unpermute( permutation_list )

 

 # Try circular shifts to the left and to the right

 bitvec << 7

 bitvec >> 7

 

 # Try 'if x in y' syntax for bit vectors:

 bv1 = BitVector( bitstring = '0011001100' )

 bv2 = BitVector( bitstring = '110011' )

 if bv2 in bv1:

     print( "%s is in %s" % (bv2, bv1) )

 else:

     print( "%s is not in %s" % (bv2, bv1) )

 

 .....

 .....

 

 (For a more complete working example, see the

  example code in the BitVectorDemo.py file in the

  Examples sub-directory.)

 







 

Imported Modules

    

       

array

operator







 

Classes

    

       



BitVectorIterator

__builtin__.object





BitVector






 





 

class BitVector(__builtin__.object)

    

    
Methods defined here:


__add__(self, other)
Concatenate the argument bit vector with the bit vector on which

the method is invoked.  Return the concatenated bit vector as a new

BitVector object.



__and__(self, other)
Take a bitwise 'AND' of the bit vector on which the method is

invoked with the argument bit vector.  Return the result as a new

bit vector.  If the two bit vectors are not of the same size, pad

the shorter one with zeros from the left.



__contains__(self, otherBitVec)
This supports 'if x in y' and 'if x not in y' syntax for bit

vectors.



__eq__(self, other)
# Compare two bit vectors:



__ge__(self, other)



__getitem__ = _getbit(self, pos)



__getslice__(self, i, j)
Fetch slices with [i:j], [:], etc.



__gt__(self, other)



__init__(self, *args, **kwargs)



__int__ = intValue(self)



__invert__(self)
Invert the bits in the bit vector on which the method is invoked

and return the result as a new bit vector.



__iter__(self)
To allow iterations over a bit vector by supporting the 'for bit in

bit_vector' syntax:



__le__(self, other)



__len__ = _getsize(self)



__lshift__(self, n)
For an in-place left circular shift by n bit positions



__lt__(self, other)



__ne__(self, other)



__or__(self, other)
Take a bitwise 'OR' of the bit vector on which the method is

invoked with the argument bit vector.  Return the result as a new

bit vector.  If the two bit vectors are not of the same size, pad

the shorter one with zero's from the left.



__rshift__(self, n)
For an in-place right circular shift by n bit positions.



__setitem__(self, pos, item)
This is needed for both slice assignments and for index

assignments.  It checks the types of pos and item to see if the

call is for slice assignment.  For slice assignment, pos must be of

type 'slice' and item of type BitVector.  For index assignment, the

argument types are checked in the _setbit() method.



__str__(self)
To create a print representation



__xor__(self, other)
Take a bitwise 'XOR' of the bit vector on which the method is

invoked with the argument bit vector.  Return the result as a new

bit vector.  If the two bit vectors are not of the same size, pad

the shorter one with zeros from the left.



circular_rot_left(self)
This is merely another implementation of the method

circular_rotate_left_by_one() shown above.  This one does NOT use

map functions.  This method carries out a one-bit left circular

shift of a bit vector.



circular_rot_right(self)
This is merely another implementation of the method

circular_rotate_right_by_one() shown above.  This one does NOT use

map functions.  This method does a one-bit right circular shift of

a bit vector.



circular_rotate_left_by_one(self)
For a one-bit in-place left circular shift



circular_rotate_right_by_one(self)
For a one-bit in-place right circular shift



close_file_object(self)
For closing a file object that was used for reading the bits into

one or more BitVector objects.



count_bits(self)
Return the number of bits set in a BitVector instance.



count_bits_sparse(self)
For sparse bit vectors, this method, contributed by Rhiannon, will

be much faster.  She estimates that if a bit vector with over 2

millions bits has only five bits set, this will return the answer

in 1/18 of the time taken by the count_bits() method.  Note

however, that count_bits() may work much faster for dense-packed

bit vectors.  Rhianon's implementation is based on an algorithm

generally known as the Brian Kernighan's way, although its

antecedents predate its mention by Kernighan and Ritchie.



deep_copy(self)



divide_into_two(self)
Divides an even-sized bit vector into two and returns the two

halves as a list of two bit vectors.



gcd(self, other)
Using Euclid's Algorithm, returns the greatest common divisor of

the integer value of the bit vector on which the method is invoked

and the integer value of the argument bit vector.



gen_rand_bits_for_prime(self, width)
The bulk of the work here is done by calling random.getrandbits(

width) which returns an integer whose binary code representation

will not be larger than the argument 'width'.  However, when random

numbers are generated as candidates for primes, you often want to

make sure that the random number thus created spans the full width

specified by 'width' and that the number is odd.  This we do by

setting the two most significant bits and the least significant

bit.  If you only want to set the most significant bit, comment out

the statement in line (pr29).



getHexStringFromBitVector(self)
Return a string of hex digits by scanning the bits from the left

and replacing each sequence of 4 bits by its corresponding hex

digit (this is a useful thing to do only if the length of the

vector is an integral multiple of 4)



getTextFromBitVector(self)
Return the text string formed by dividing the bitvector into bytes

from the left and replacing each byte by its ASCII character (this

is a useful thing to do only if the length of the vector is an

integral multiple of 8 and every byte in your bitvector has a print

representation)



gf_MI(self, mod, n)
Returns the multiplicative inverse of a vector in the GF(2^n)

finite field with the modulus polynomial set to mod



gf_divide(self, mod, n)
Carries out modular division of a bitvector by the 

modulus bitvector mod in GF(2^n) finite field.

Returns both the quotient and the remainder.



gf_multiply(self, b)
In the set of polynomials defined over GF(2), multiplies

the bitvector on which the method is invoked with the 

bitvector b.  Returns the product bitvector.



gf_multiply_modular(self, b, mod, n)
Multiplies a bitvector with the bitvector b in GF(2^n)

finite field with the modulus bit pattern set to mod



hamming_distance(self, other)
Computes the Hamming distance between two bit vectors



intValue(self)
Return the integer value of a bitvector



isPowerOf2(self)
Determines whether the integer value of a bit vector is a power of

2.



isPowerOf2_sparse(self)
Faster version of isPowerOf2() for sparse bit vectors



jaccard_distance(self, other)
Computes the Jaccard distance between two bit vectors



jaccard_similarity(self, other)
Computes the Jaccard similarity coefficient between two bit vectors



length(self)



multiplicative_inverse(self, modulus)
Calculates the multiplicative inverse of a bit vector modulo the

bit vector that is supplied as the argument. Code based on the

Extended Euclid's Algorithm.



next_set_bit(self, from_index=0)
This method, contributed by Jason Allum, calculates the number of

bit positions from the current position index to the next set bit.



pad_from_left(self, n)
Pad a bit vector with n zeros from the left



pad_from_right(self, n)
Pad a bit vector with n zeros from the right



permute(self, permute_list)
Permute a bit vector according to the indices shown in the second

argument list.  Return the permuted bit vector as a new bit vector.



rank_of_bit_set_at_index(self, position)
For a bit that is set at the argument 'position', this method

returns how many bits are set to the left of that bit.  For

example, in the bit pattern 000101100100, a call to this method

with position set to 9 will return 4.



read_bits_from_file(self, blocksize)
Read blocksize bits from a disk file and return a BitVector object

containing the bits.  If the file contains fewer bits than

blocksize, construct the BitVector object from however many bits

there are in the file.  If the file contains zero bits, return a

BitVector object of size attribute set to 0.



read_bits_from_fileobject(self, fp)
This function is meant to read a bit string from a file like

object.



reset(self, val)
Resets a previously created BitVector to either all zeros or all

ones depending on the argument val.  Returns self to allow for

syntax like

bv = bv1[3:6].reset(1)

or

bv = bv1[:].reset(1)



reverse(self)
Returns a new bit vector by reversing the bits in the bit vector on

which the method is invoked.



runs(self)
Returns a list of the consecutive runs of 1's and 0's in

the bit vector.  Each run is either a string of all 1's or

a string of all 0's.



setValue(self, *args, **kwargs)
Changes the bit pattern associated with a previously constructed

BitVector instance.  The allowable modes for changing the internally

stored bit pattern are the same as for the constructor.



shift_left(self, n)
For an in-place left non-circular shift by n bit positions



shift_left_by_one(self)
For a one-bit in-place left non-circular shift.  Note that

bitvector size does not change.  The leftmost bit that moves

past the first element of the bitvector is discarded and 

rightmost bit of the returned vector is set to zero.



shift_right(self, n)
For an in-place right non-circular shift by n bit positions.



shift_right_by_one(self)
For a one-bit in-place right non-circular shift.  Note that

bitvector size does not change.  The rightmost bit that moves

past the last element of the bitvector is discarded and 

leftmost bit of the returned vector is set to zero.



test_for_primality(self)
Check if the integer value of the bitvector is a prime through the

Miller-Rabin probabilistic test of primality.  If not found to be a

composite, estimate the probability of the bitvector being a prime

using this test.



unpermute(self, permute_list)
Unpermute the bit vector according to the permutation list supplied

as the second argument.  If you first permute a bit vector by using

permute() and then unpermute() it using the same permutation list,

you will get back the original bit vector.



write_bits_to_fileobject(self, fp)
This function is meant to write a bit vector directly to a file

like object.  Note that whereas 'write_to_file' method creates a

memory footprint that corresponds exactly to the bit vector, the

'write_bits_to_fileobject' actually writes out the 1's and 0's as

individual items to the file object.  That makes this method

convenient for creating a string representation of a bit vector,

especially if you use the StringIO class, as shown in the test

code.



write_to_file(self, file_out)
Write the bitvector to the file object file_out.  (A file object is

returned by a call to open()). Since all file I/O is byte oriented,

the bitvector must be multiple of 8 bits. Each byte treated as MSB

first (0th index).




Data descriptors defined here:


__dict__


dictionary for instance variables (if defined)




__weakref__


list of weak references to the object (if defined)




 





 

class BitVectorIterator

    

    
Methods defined here:


__init__(self, bitvec)



__iter__(self)



__next__ = next(self)



next(self)








 

Data

    

       
__author__ = 'Avinash Kak (kak@purdue.edu)'

__copyright__ = '(C) 2012 Avinash Kak. Python Software Foundation.'

__date__ = '2012-December-28'

__url__ = 'https://engineering.purdue.edu/kak/dist/BitVector-3.2.html'

__version__ = '3.2'





 

Author

    

       
Avinash Kak (kak@purdue.edu)