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Python中reduce函數詳解_python

作者：走召大爺 ? 更新時間： 2022-08-04 編程語言

reduce函數原本在python2中也是個內置函數，不過在python3中被移到functools模塊中。

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

1 reduce用法

對列表元素求和，如果不用reduce，我們一般常用的方法是for循環：

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，不夠優雅。如果使用reduce，那么代碼將非常簡潔：

from functools import reduce

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

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

print(reduce(add, a))

輸出結果為：

15

2 reduce與for循環性能對比

與內置函數map和filter不一樣的是，在性能方面，reduce相比較for循環來說沒有優勢，甚至在實際測試中

reduce比for循環更慢。

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循環耗時:', (t2 - t1))
print('reduce耗時:', (t3 - t2))

輸出結果如下：

for循環耗時: 0.009323899999999996
reduce耗時: 0.018477400000000005

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

原文鏈接：https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/124060003

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