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Python 内置函数 reduce 和 map / filter 等函数有点类似,都是通过函数对迭代器中的元素进行遍历操作,唯一区别是 reduce 函数是返回计算结果是一个值,而 map / filter 是返回一个序列或者迭代器,下面在做详细解释
一.Python reduce 函数简介
1.reduce 函数语法
# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿说编程
@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python reduce 函数.py
@Time:2021/05/18 07:37
@Motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
"""
from functools import reduce # 导入模块
'''
参数介绍:
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;
返回值:返回计算结果;
'''
reduce(function, sequence[, initial])
2.reduce 函数原理
reduce 函数的工作过程是 :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;
例如:reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) 计算的就是((((1+2)+3)+4)+5) = 15
二.Python reduce 函数使用
1.reduce 函数普通使用
# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿说编程
@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python reduce 函数.py
@Time:2021/05/18 07:37
@Motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
"""
from functools import reduce # 导入模块
def func1(x,y):
# 把上一次计算的结果作为下一次的计算的输入
print("x=%d y=%d x*y=%d"%(x,y,x*y))
return x*y
if __name__ == "__main__":
list1 = [1,2,3,4,5]
value = reduce(func1,list1) #等价 1*2*3*4*5 = 120
print(value)
print(type(value))
'''
输出结果:
x=1 y=2 x*y=2
x=2 y=3 x*y=6
x=6 y=4 x*y=24
x=24 y=5 x*y=120
120
<class 'int'>
'''
实际上这个函数很简单:把上一次计算的结果作为下一次的计算的输入!
2.reduce 函数配合匿名函数使用
# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿说编程
@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python reduce 函数.py
@Time:2021/05/18 07:37
@Motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
"""
if __name__ == "__main__":
list1 = [1,2,3,4,5]
value = reduce(lambda x,y : x*y ,list1) #等价 1*2*3*4*5 = 120
print(value)
print(type(value))
'''
输出结果:
120
<class 'int'>
'''
3.reduce 函数设置可选参数 initial
# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿说编程
@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python reduce 函数.py
@Time:2021/05/18 07:37
@Motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
"""
from functools import reduce # 导入模块
def func1(x,y):
return x*y
if __name__ == "__main__":
list1 = [1,2,3,4,5]
value = reduce(func1,list1,50) #等价 50*1*2*3*4*5 = 6000
print(value)
print(type(value))
'''
输出结果:
6000
<class 'int'>
'''
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