functools.reduce()

reduce 方法的主要目的是通过执行某些操作从可迭代对象中获取单个结果。顾名思义，reduce 函数从可迭代对象中获取多个值并返回单个输出。当处理整数列表并对它们执行某些操作时，此方法特别有用。与 Python 中的任何其他库一样，我们可以导入它。

from functools import reduce

Python 中的 reduce() 方法接受三个参数来确定其功能

• function — 此参数用于为方法提供功能。它可以是普通函数或 lambda 函数。该函数必须有两个输入。
• iterable — 该参数将您想要处理的序列作为输入。
• 初始值设定项 — 此参数是可选的，默认设置为 None。它在reduce()函数中的第一个循环之前用作默认值。

reduce 方法有三个参数，它们定义了它的功能：

• function——为函数提供功能，或者例如 lambda 函数。它应该有两个输入。
• iterable——你想要处理的序列。
• 初始化器（可选，默认为 None）——reduce 函数中第一个循环之前使用的默认值。

为了澄清这一点，让我们使用一个带有整数列表的简单示例。以下示例等效于标准 .sum() 方法，尽管最好使用专用函数。

list_int = [1, 3, 5]
sum_result = reduce(lambda x, y: x+y, list_int)
print(sum_result)
# 9

这个方法非常简单——它涉及迭代到列表的末尾并将其值相加。你可以这样想：((1 + 3) + 5)。在第一次迭代期间，x=1 且 y=3。在第二次迭代期间，x=4 且 y=5。正如您所看到的，这个想法非常简单直观。您甚至可以使用运算符库进一步改进它。

from operator import add

list_int = [1, 3, 5]
sum_result = reduce(add, list_int)

现在，让我们将第三个参数初始值设定项添加到同一示例中。

list_int = [1, 3, 5]
sum_result = reduce(add, list_int, 10)
print(sum_result)
# 19

结果由初始化器添加到上面的计算中。在此方法中，该过程按以下方式执行：(((10 + 1) + 3) + 5)。现在我们已经理解了该方法的思想和功能，我们可以看一些有用的示例。

阶乘

可以使用reduce方法以简洁且Python风格的方式实现阶乘函数。我们可以使用reduce()方法编写一行代码，而不是使用循环。虽然数学库中有内置的阶乘方法，但这种方法允许我们编写更少的代码，同时获得相同的结果。

# factorial with reduce
factorial = 1
for i in range(1, 6):
    factorial *= i
print(factorial)
# 120

factorial = (reduce(lambda x, y: x*y, range(1, 6)))
print(factorial)
#120

布尔检查——所有数字都是成对的

让我们用这一行代码检查列表中的所有值是否都是偶数。您可以在可迭代对象上使用任何布尔表达式。

list_check_pair = [2, 4, 6, 12]
reduce(lambda x, y: bool((x%2==0) and (y%2==0)), list_check_pair)
# True

list_check_pair = [2, 4, 6, 12, 15]
reduce(lambda x, y: bool((x%2==0) and (y%2==0)), list_check_pair)
# False

对列表中的字典进行操作

列表中通常有多个字典，您需要对其中某些值执行相同的操作。该运算可以是布尔检查或数学运算。例如，您可能需要从人员词典中检索所有姓名。

list_dicts = [
    {'id': 1, 'Name': 'Chris'},
    {'id': 2, 'Name': 'Tomas'}
]

list_names = reduce(lambda x, y: x['Name'] + ',' + y['Name'], list_dicts).split(',')
print(list_names)
#['Chris', 'Tomas']

嵌套 dict.get()

最近，我遇到了字典的 .get() 方法的实现，这在处理具有嵌套字典的复杂 JSON 格式时特别有用。

def deep_get(dictionary, *keys):
    return reduce(lambda d, key: d.get(key) if d else None, keys, dictionary)

nested_dicts = [
    {'id': 1, 'details': {'First name': 'Chris'}},
    {'id': 2, 'details': {'First name': 'Tomas', 'Last name': 'Anderson'}},
    {'id': 3}
]

print(deep_get(nested_dicts[0], 'details', 'Last name'))
# None
print(deep_get(nested_dicts[1], 'details', 'Last name'))
# Anderson
print(deep_get(nested_dicts[2], 'details', 'Last name'))
# None