在数据处理和函数式编程中，“归约”（reduce）是一种重要操作，主要用于将序列中的所有元素，按照某种逻辑逐步合并为一个最终值。

Python 提供的 reduce() 函数正是实现这一过程的工具。

需要注意的是，在 Python 3 中，reduce() 已被移到 模块中，因此使用时需要导入。

它依然是一个强大高效的函数，常用于累加、连乘、最大值、字符串拼接等场景。

一、函数语法

from functools import reduce

reduce(function, iterable, initializer=None)

参数：

function：一个二元函数（接收两个参数）。第一个参数是累计值（accumulator），第二个参数是当前元素，用于指定如何合并。

iterable：可迭代对象（如列表、元组、字符串等）。

initializer：可选，初始值。如果提供，则会作为第一个参数与序列的第一个元素进行运算。如果不提供，则序列的第一个元素会作为初始累计值。

返回值：

返回归约后的单一结果值。

二、基本用法举例

1、计算累加和

from functools import reduce

data = [1, 2, 3, 4]
result = reduce(lambda x, y: x + y, data)
print(result)  # 输出：10

过程解释：

(((1 + 2) + 3) + 4) = 10

2、连乘计算阶乘

from functools import reduce

result = reduce(lambda x, y: x * y, range(1, 6))  # 1*2*3*4*5
print(result)  # 输出：120

3、使用初始值

from functools import reduce

result = reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3], 10)
print(result)  # 输出：16（10 + 1 + 2 + 3）

三、进阶技巧

1、拼接字符串

from functools import reduce

words = ['mediaTEA', 'is', 'fun']
sentence = reduce(lambda x, y: x + ' ' + y, words)
print(sentence)  # 输出：mediaTEA is fun

2、查找最大值

from functools import reduce

data = [8, 3, 15, 6]
maximum = reduce(lambda x, y: x if x > y else y, data)
print(maximum)  # 输出：15

3、自定义归约逻辑

例如：每个元素平方后求和

from functools import reduce

data = [1, 2, 3, 4]
result = reduce(lambda acc, x: acc + x**2, data, 0)
print(result)  # 输出：30（1²+2²+3²+4²）

四、reduce 的特性

1、逐步迭代合并

每次仅取累计值和下一个元素进行运算，最终得到单一结果。

2、完整执行，不可随意中断

不像 for 循环能用 break 提前退出，reduce() 会对序列执行到末尾（除非函数逻辑抛出异常）。

3、函数必须是二元的

function 必须接收两个参数：累计值与当前元素。

4、不保留中间值

reduce() 仅返回最终结果。如果需要保留每一步的中间值，应使用 itertools.accumulate()。

五、常见错误和注意事项

1、必须导入

from functools import reduce

否则会报 NameError。

2、空序列错误（没有初始值）

reduce(lambda x, y: x + y, [])  # TypeError

解决方法：提供初始值

reduce(lambda x, y: x + y, [], 0)  # 输出：0

3、函数必须接受两个参数

错误示例（只有一个参数）：

# 错误：lambda 只有一个参数
reduce(lambda x: x * x, [1, 2, 3])  
# TypeError: () takes 1 positional argument but 2 were given

六、补充说明

在很多场景下，用内置函数会更直观高效：

sum([1,2,3]) 代替 reduce(lambda x,y: x+y, [1,2,3])。

max(data)、min(data) 代替手写 reduce。

' '.join(words) 代替字符串拼接。

如果需要保留中间结果，推荐使用 itertools.accumulate() ：

from itertools import accumulate

lst = list(accumulate([1, 2, 3, 4], lambda x, y: x + y))
print(lst)    # [1, 3, 6, 10]

小结

reduce() 是函数式编程中的重要工具，用于将序列逐步“归约”为单一结果。

常用于：累加或连乘等数学运算、最大值或最小值查找以及字符串拼接或自定义合并逻辑等。

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