弄明白python reduce 函數

作者:Panda Fang

出處:http://www.cnblogs.com/lonkiss/p/understanding-python-reduce-function.html

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reduce() 函數在 python 2 是內置函數， 從python 3 開始移到了 functools 模塊。

官方文檔是這樣介紹的

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.

從左到右對一個序列的項累計地應用有兩個參數的函數，以此合並序列到一個單一值。

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

如果提供了 initial 參數，計算時它將被放在序列的所有項前面，如果序列是空的，它也就是計算的默認結果值了

嗯， 這個文檔其實不好理解。看了還是不懂。 序列 其實就是python中 tuple  list  dictionary string  以及其他可迭代物，別的編程語言可能有數組。

reduce 有 三個參數

function	有兩個參數的函數， 必需參數
sequence	tuple ，list ，dictionary， string等可迭代物，必需參數
initial	初始值， 可選參數

reduce的工作過程是 ：在迭代sequence(tuple ，list ，dictionary， string等可迭代物)的過程中，首先把 前兩個元素傳給 函數參數，函數加工后，然后把得到的結果和第三個元素作為兩個參數傳給函數參數， 函數加工后得到的結果又和第四個元素作為兩個參數傳給函數參數，依次類推。 如果傳入了 initial 值， 那么首先傳的就不是 sequence 的第一個和第二個元素，而是 initial值和 第一個元素。經過這樣的累計計算之后合並序列到一個單一返回值

 

reduce 代碼舉例，使用REPL演示

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

上面這段 reduce 代碼，其實就相當於 1 + 2 + 3 + 4 = 10， 如果把加號改成乘號， 就成了階乘了

當然 僅僅是求和的話還有更簡單的方法，如下

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

 

很多教程只講了一個加法求和，太簡單了，對新手加深理解還不夠。下面講點更深入的例子

還可以把一個整數列表拼成整數，如下

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

 

對一個復雜的sequence使用reduce ，看下面代碼，更多的代碼不再使用REPL， 使用編輯器編寫

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)

這段代碼會出錯，看下圖的執行過程

 

 

 

 

所以代碼需要修改

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 紅色部分就是修改 部分。 通過 help(reduce) 查看 文檔，

reduce 有三個參數， 第三個參數是初始值的意思，是可有可無的參數。

 

修改之后就不出錯了，流程如下

 

這個仍然也可以用 sum 來更簡單的完成

sum([x['age'] for x in scientists ])

做點更高級的事情，按性別分組

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)

輸出

{'male': ['Alan Turing', 'Dennis Ritchie'], 'female': ['Ada Lovelace', 'Frances E. Allen']}

可以看到，在 reduce 的初始值參數傳入了一個dictionary，， 但是這樣寫 key 可能出錯，還能再進一步自動化，運行時動態插入key

修改代碼如下

grouped = reduce(group_by_gender, scientists, collections.defaultdict(list))

當然 先要 import  collections 模塊

這當然也能用 pythonic way 去解決

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)

 

再來一個更晦澀難懂的玩法。工作中要與其他人協作的話，不建議這么用，與上面的例子做同樣的事，看不懂無所謂。

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']...   這里使用了 dictionary merge syntax ,  從 python 3.5 開始引入， 詳情請看 PEP 448 - Additional Unpacking Generalizations  怎么使用可以參考這個 python - How to merge two dictionaries in a single expression? - Stack Overflow

python 社區推薦寫可讀性好的代碼，有更好的選擇時不建議用reduce，所以 python 2 中內置的reduce 函數 移到了 functools模塊中