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 itemsof the sequence in the calculation, and serves as a default when thesequence 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
>>>
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)
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