Python-reduce 函数

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上次说了 Python 中一个比较有意思的内置函数 map,今天再来介绍另一个类似的函数:reduce

map 可以看作是把一个序列根据某种规则,映射到另一个序列。reduce 做的事情就是把一个序列根据某种规则,归纳为一个输出。

上栗子。以前我们给过一个习题,求1累加到100的和。寻常的做法大概是这样:

如果用 reduce 函数,就可以写成:

解释一下:

第一个参数是作用在序列上的方法,第二个参数是被作用的序列,这与 map 一致。另外有一个可选参数,是初始值。

function 需要是一个接收2个参数,并有返回值的函数。它会从序列 iterable 里从左到右依次取出元素,进行计算。每次计算的结果,会作为下次计算的第一个参数。

提供初始值 initializer 时,它会作为第一次计算的第一个参数。否则,就先计算序列中的前两个值。

如果把刚才的 lst 换成 [1,2,3,4,5],那 reduce(add, lst) 就相当于 ((((1+2)+3)+4)+5)。

同样,可以用 lambda 函数:

所以,在对于一个序列进行某种统计操作的时候,比如求和,或者诸如统计序列中元素的出现个数等(可尝试下如何用 reduce 做到),可以选择使用 reduce 来实现。相对可以使代码更简洁。

我觉得,写代码的可读性是很重要的事情,简洁易懂的代码,既容易让别人看懂,也便于自己以后的维护。同时,较少的代码也意味着比较高的开发效率和较少的出错可能。应尽量避免写混乱冗长的代码。当然,也不用为了一味追求代码的精简,总是想方设法把代码写在一行里。那就又走了另一个极端,同样也缺乏可读性。而至于是否使用类似 map、reduce 这样的方法,也是根据需要和个人习惯,我认为并没有一定的规则限制。

顺便说句,Python3 里,reduce已经被移出内置函数,使用 reduce 需要先通过 from functools import reduce 引入。

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