Python中reduce函數(shù)怎么使用

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reduce函數(shù)原本在python2中也是個內(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個元素執(zhí)行指定函數(shù)，并將輸出結(jié)果與第3個元素傳入函數(shù)，輸出結(jié)果再與第4個元素傳入函數(shù)，…，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(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，甚至在實際測試中

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

輸出結(jié)果如下：

for循環(huán)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(yōu)雅而不在意耗時，可以用reduce。

讀到這里，這篇“Python中reduce函數(shù)怎么使用”文章已經(jīng)介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領(lǐng)會，如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。