reduce 是 Python 中用于累计计算的高阶函数,需从 functools 导入,语法为 reduce(function, iterable[, initializer]),适用于乘积、字符串连接等聚合操作,比 sum/max/min 更灵活但应优先使用内置函数。

reduce 是 Python 中用于累计计算的高阶函数,它把一个二元函数依次作用在序列元素上,从左到右不断累积结果。它不直接内置在全局命名空间中,需从 functools 模块导入。
调用形式为:reduce(function, iterable[, initializer])。
- function:接收两个参数的函数(如 lambda x, y: x + y)
- iterable:可迭代对象(列表、元组等)
- initializer(可选):初始值,若提供,则作为第一次调用的第一个参数
例如:
from functools import reduce<br> nums = [1, 2, 3, 4]<br> result = reduce(lambda x, y: x * y, nums) # 1*2*3*4 = 24
适合用 reduce 的典型任务包括:
- 计算乘积、最大值、最小值、连接字符串等聚合操作
- 实现自定义逻辑的链式处理(如嵌套字典取值、状态累加)
- 替代简单循环,使代码更函数式、更紧凑
注意:对空序列使用 reduce 且未提供 initializer 会报错;提供 initializer 可安全处理空列表。
虽然 sum()、max()、min() 能完成部分累计任务,但 reduce 更灵活:
- 它不限于预设操作,可任意定义二元逻辑
- 支持非数值类型(如拼接字典、合并集合、构造嵌套结构)
- 可配合 operator 模块简化写法(如 reduce(operator.add, lst) 等价于 sum(lst))
- 尽量优先使用内置聚合函数(sum/max/min/join),它们更易读、性能更好
- 复杂逻辑建议拆成命名函数,避免过长 lambda 影响可读性
- 使用 initializer 明确初始状态,尤其处理可能为空的数据源时
- 避免用 reduce 做本该用 for 循环或列表推导式完成的任务(如生成新列表、带条件过滤)
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