Python进阶内容（三）--- reduce

描述

functools.reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。函数将一个数据集合（列表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给reduce中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第3个数据用 function 函数运算，最后返回一个结果。

语法

functools.reduce() 函数语法：

functools.reduce(function, iterable[, initializer])

假设function为bin_func，iterable为seq，则functools.reduce( bin_func, seq ) 的执行流程为：

参数

• function -- 函数，有两个参数
• iterable -- 可迭代对象
• initializer -- 可选，初始参数

返回值

返回函数计算结果。

示例

以下示例展示了 reduce() 的使用方法：

def add(x, y):
    return x + y

functools.reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])  # 计算列表和：(((1+2)+3)+4)+5

functools.reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5])  # 使用 lambda 匿名函数，等价于add(x,y)

实现

functools.reduce函数的实现大致如下：

def reduce(function, iterable, initializer=None):
    it = iter(iterable)
    if initializer is None:
        value = next(it)
    else:
        value = initializer
    for element in it:
        value = function(value, element)
    return value

可选参数initializer的默认值为None，functools.reduce函数可简化为：

def reduce(function, iterable):
    it = iter(iterable)                     # 返回一个iterator迭代器
    value = next(it)                        # 取得迭代器it的第1个值，赋值给value

    for element in it:                      # 遍历迭代器it，取第2，3，4，...，n个元素
        value = function(value, element)    # 将value（第1个元素）和element（第2个元素）给function，并将结果赋值给value
    return value

在掌握了reduce函数的实现原理后，initializer不为None的情况也就很好理解了 -- value的初始值为initializer，element则从迭代器的第1个值开始遍历

作用

filter()、map()、reduce()是Python的函数式编程的内容，最基本的用法是替代循环，也可以用来实现很多复杂功能：

import functools

def even_filter(nums):
    return filter(lambda x: x % 2 == 0, nums)         # 选择偶数

def multiply_by_three(nums):
    return map(lambda x: x * 3, nums)                 # 乘以3

def convert_to_string(nums):
    return map(lambda x: 'The Number: %s' % x, nums)  # 打印输出

def pipeline_func(data, fns):
    return functools.reduce(lambda a, x: x(a), fns, data)

if __name__ == "__main__":

    nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

    # 巧妙地利用reduce函数,实现了以下语句的功能
    # pipeline = convert_to_string(multiply_by_three(even_filter(nums)))
    pipeline = pipeline_func(nums, [even_filter, multiply_by_three, convert_to_string])

    for element in pipeline:
        print(element)

# 输出结果

The Number: 6
The Number: 12
The Number: 18
The Number: 24
The Number: 30

拓展阅读

• Python函数式编程lambda,filter,map,reduce的使用