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Python中reduce函數(shù)詳解

 更新時(shí)間：2022年06月12日 16:51:15   作者：走召大爺  
本文主要介紹了Python中reduce函數(shù)詳解，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

reduce函數(shù)原本在python2中也是個(gè)內(nèi)置函數(shù)，不過在python3中被移到functools模塊中。

reduce函數(shù)先從列表（或序列）中取出2個(gè)元素執(zhí)行指定函數(shù)，并將輸出結(jié)果與第3個(gè)元素傳入函數(shù)，輸出結(jié)果再與第4個(gè)元素傳入函數(shù)，…，以此類推，直到列表每個(gè)元素都取完。

1 reduce用法

對(duì)列表元素求和，如果不用reduce，我們一般常用的方法是for循環(huán)：

def sum_func(arr):
? ? if len(arr) <= 0:
? ? ? ? return 0
? ? else:
? ? ? ? out = arr[0]
? ? ? ? for v in arr[1:]:
? ? ? ? ? ? out += v
? ? ? ? return out

a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sum_func(a))

可以看到，代碼量比較多，不夠優(yōu)雅。如果使用reduce，那么代碼將非常簡(jiǎn)潔：

from functools import reduce

a = [1, 2, 3, 4, 5]

def add(x, y): return x + y

print(reduce(add, a))

輸出結(jié)果為：

15

2 reduce與for循環(huán)性能對(duì)比

與內(nèi)置函數(shù)map和filter不一樣的是，在性能方面，reduce相比較for循環(huán)來說沒有優(yōu)勢(shì)，甚至在實(shí)際測(cè)試中

reduce比for循環(huán)更慢。

from functools import reduce
import time

def test_for(arr):
? ? if len(arr) <= 0:
? ? ? ? return 0
? ? out = arr[0]
? ? for i in arr[1:]:
? ? ? ? out += i
? ? return out


def test_reduce(arr):
? ? out = reduce(lambda x, y: x + y, arr)
? ? return out

a = [i for i in range(100000)]
t1 = time.perf_counter()
test_for(a)
t2 = time.perf_counter()
test_reduce(a)
t3 = time.perf_counter()
print('for循環(huán)耗時(shí):', (t2 - t1))
print('reduce耗時(shí):', (t3 - t2))

輸出結(jié)果如下：

for循環(huán)耗時(shí): 0.009323899999999996
reduce耗時(shí): 0.018477400000000005

因此，如果對(duì)性能要求苛刻，建議不用reduce， 如果希望代碼更優(yōu)雅而不在意耗時(shí)，可以用reduce。

到此這篇關(guān)于Python中reduce函數(shù)詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python reduce函數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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