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