python reduce 函数使用详解

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

 from functools import reduce
 scientists =({'name':'Alan Turing', 'age':105},
       {'name':'Dennis Ritchie', 'age':76},
       {'name':'John von Neumann', 'age':114},
       {'name':'Guido van Rossum', 'age':61})
 def reducer(accumulator , value):
   sum = accumulator['age'] + value['age']
   return sum
 total_age = reduce(reducer, scientists)
 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

 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 reducer(accumulator , value):
   sum = accumulator + value['age']
   return sum
 total_age = reduce(reducer, scientists, 0)
 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