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reduce() 函数在 python的内置函数

2017年12月23日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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reduce() 函数在 python 2 是内置函数， 从python 3 开始移到了 functools 模块。

官方文档是这样介绍的

reduce(…)
reduce(function, sequence[, initial]) -> value

Apply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequence,
from left to right, so as to reduce the sequence to a single value.
For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates
((((1+2)+3)+4)+5). If initial is present, it is placed before the items
of the sequence in the calculation, and serves as a default when the
sequence is empty.

从左到右对一个序列的项累计地应用有两个参数的函数，以此合并序列到一个单一值。

例如，reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) 计算的就是((((1+2)+3)+4)+5)。

如果提供了 initial 参数，计算时它将被放在序列的所有项前面，如果序列是空的，它也就是计算的默认结果值了

嗯， 这个文档其实不好理解。看了还是不懂。 序列 其实就是python中 tuple list dictionary string 以及其他可迭代物，别的编程语言可能有数组。

reduce 有 三个参数

function 有两个参数的函数， 必需参数
sequence tuple ，list ，dictionary， string等可迭代物，必需参数
initial 初始值， 可选参数
reduce的工作过程是 ：在迭代sequence(tuple ，list ，dictionary， string等可迭代物)的过程中，首先把 前两个元素传给 函数参数，函数加工后，然后把得到的结果和第三个元素作为两个参数传给函数参数， 函数加工后得到的结果又和第四个元素作为两个参数传给函数参数，依次类推。 如果传入了 initial 值， 那么首先传的就不是 sequence 的第一个和第二个元素，而是 initial值和 第一个元素。经过这样的累计计算之后合并序列到一个单一返回值

reduce 代码举例，使用REPL演示

def add(x, y):
… return x+y
…
from functools import reduce
reduce(add, [1,2,3,4])
10

上面这段 reduce 代码，其实就相当于 1 + 2 + 3 + 4 = 10， 如果把加号改成乘号， 就成了阶乘了
当然 仅仅是求和的话还有更简单的方法，如下

sum([1,2,3,4])
10

很多教程只讲了一个加法求和，太简单了，对新手加深理解还不够。下面讲点更深入的例子

还可以把一个整数列表拼成整数，如下

from functools import reduce
reduce(lambda x, y: x * 10 + y, [1 , 2, 3, 4, 5])
12345

对一个复杂的sequence使用reduce ，看下面代码，更多的代码不再使用REPL， 使用编辑器编写

1 from functools import reduce
2 scientists =({‘name’:’Alan Turing’, ‘age’:105},
3 {‘name’:’Dennis Ritchie’, ‘age’:76},
4 {‘name’:’John von Neumann’, ‘age’:114},
5 {‘name’:’Guido van Rossum’, ‘age’:61})
6 def reducer(accumulator , value):
7 sum = accumulator[‘age’] + value[‘age’]
8 return sum
9 total_age = reduce(reducer, scientists)
10 print(total_age)

这段代码会出错，看下图的执行过程

所以代码需要修改

1 from functools import reduce
2 scientists =({‘name’:’Alan Turing’, ‘age’:105, ‘gender’:’male’},
3 {‘name’:’Dennis Ritchie’, ‘age’:76, ‘gender’:’male’},
4 {‘name’:’Ada Lovelace’, ‘age’:202, ‘gender’:’female’},
5 {‘name’:’Frances E. Allen’, ‘age’:84, ‘gender’:’female’})
6 def reducer(accumulator , value):
7 sum = accumulator + value[‘age’]
8 return sum
9 total_age = reduce(reducer, scientists, 0)
10 print(total_age)

7， 9 行 红色部分就是修改 部分。 通过 help(reduce) 查看 文档，
reduce 有三个参数， 第三个参数是初始值的意思，是可有可无的参数。

修改之后就不出错了，流程如下

这个仍然也可以用 sum 来更简单的完成

sum([x[‘age’] for x in scientists ])
做点更高级的事情，按性别分组

from functools import reduce
scientists =({‘name’:’Alan Turing’, ‘age’:105, ‘gender’:’male’},
{‘name’:’Dennis Ritchie’, ‘age’:76, ‘gender’:’male’},
{‘name’:’Ada Lovelace’, ‘age’:202, ‘gender’:’female’},
{‘name’:’Frances E. Allen’, ‘age’:84, ‘gender’:’female’})
def group_by_gender(accumulator , value):
accumulator[value[‘gender’]].append(value[‘name’])
return accumulator
grouped = reduce(group_by_gender, scientists, {‘male’:[], ‘female’:[]})
print(grouped)

输出

{‘male’: [‘Alan Turing’, ‘Dennis Ritchie’], ‘female’: [‘Ada Lovelace’, ‘Frances E. Allen’]}
可以看到，在 reduce 的初始值参数传入了一个dictionary，， 但是这样写 key 可能出错，还能再进一步自动化，运行时动态插入key
修改代码如下
grouped = reduce(group_by_gender, scientists, collections.defaultdict(list))
当然 先要 import collections 模块

这当然也能用 pythonic way 去解决

import itertools
scientists =({‘name’:’Alan Turing’, ‘age’:105, ‘gender’:’male’},
{‘name’:’Dennis Ritchie’, ‘age’:76, ‘gender’:’male’},
{‘name’:’Ada Lovelace’, ‘age’:202, ‘gender’:’female’},
{‘name’:’Frances E. Allen’, ‘age’:84, ‘gender’:’female’})
grouped = {item[0]:list(item[1])
for item in itertools.groupby(scientists, lambda x: x[‘gender’])}
print(grouped)

再来一个更晦涩难懂的玩法。工作中要与其他人协作的话，不建议这么用，与上面的例子做同样的事，看不懂无所谓。

from functools import reduce
scientists =({‘name’:’Alan Turing’, ‘age’:105, ‘gender’:’male’},
{‘name’:’Dennis Ritchie’, ‘age’:76, ‘gender’:’male’},
{‘name’:’Ada Lovelace’, ‘age’:202, ‘gender’:’female’},
{‘name’:’Frances E. Allen’, ‘age’:84, ‘gender’:’female’})
grouped = reduce(lambda acc, val: {acc,{val[‘gender’]: acc[val[‘gender’]]+ [val[‘name’]]}}, scientists, {‘male’:[], ‘female’:[]})
print(grouped)

acc，{val[‘gneder’]… 这里使用了 dictionary merge syntax , 从 python 3.5 开始引入， 详情请看 PEP 448 - Additional Unpacking Generalizations 怎么使用可以参考这个 python - How to merge two dictionaries in a single expression? - Stack Overflow

python 社区推荐写可读性好的代码，有更好的选择时不建议用reduce，所以 python 2 中内置的reduce 函数 移到了 functools模块中

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