reduce函数需导入functools，通过累积计算将序列归约为单值。示例1：add函数依次接收前次结果与下个元素，如a=1,b=2→3；a=3,b=3→6；a=6,b=4→10。示例2：初始值"start->"作为首次参数s，依次拼接'a'、'b'、'c'得"start->abc"。示例3：lambda x,y: x*y以1为初值，计算1×2×3×4=24。参数来源明确：累计值与当前元素。
Python 3 中 reduce 函数不再内置，需要从 functools 模块导入。它用于将一个二元函数依次作用在序列上，把前两个元素计算后的结果与下一个元素继续计算，最终归约为一个值。
reduce(function, iterable[, initializer])
• function：接受两个参数的函数，用于对数据进行累积操作下面通过代码展示参数是如何一步步传递的：
from functools import reduce
<p>def add(a, b):
print(f"传递参数: a={a}, b={b}")
return a + b</p><p>numbers = [1, 2, 3, 4]
result = reduce(add, numbers)
print("最终结果:", result)输出过程：
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传递参数: a=1, b=2说明：第一次传入的是前两个元素 1 和 2，之后每次把返回值作为下一次的 a，下一个元素作为 b。
from functools import reduce
<p>def concat_str(s, item):
print(f"当前字符串: '{s}', 添加: '{item}'")
return s + str(item)</p><p>chars = ['a', 'b', 'c']
result = reduce(concat_str, chars, "start->")
print("最终字符串:", result)输出过程：
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当前字符串: 'start->', 添加: 'a'这里初始值 "start->" 作为第一次调用的 s，'a' 是第一个元素 item。
实际中常用 lambda 表达式简化：
from functools import reduce <p>result = reduce(lambda x, y: x * y, [2, 3, 4], 1) print(result) # 输出: 24
每一步：1×2=2 → 2×3=6 → 6×4=24
基本上就这些。理解 reduce 的关键是看清楚两个参数从哪来：一个是累计结果，一个是当前元素。
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