Python 中，可以通过第三方库 functools 来实现 map() 和 reduce() 合并的使用方法。这个库提供了一个名叫 reduce() 的函数，用于对可迭代对象进行累积计算（例如求和、计算乘积等）。而我们可以使用 map() 函数对可迭代对象进行处理，然后使用 reduce() 函数对处理后的结果进行累积计算，以此达到合并 map() 和 reduce() 的效果。
以下是具体的使用方法：
1. 导入 functools 模块
import functools
2. 定义 map() 函数
def map_func(x):
return x * 2
3. 定义 reduce() 函数
def reduce_func(x, y):
return x + y
4. 定义需要处理的可迭代对象
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
5. 合并使用 map() 和 reduce() 函数
result = functools.reduce(reduce_func, map(map_func, lst))
6. 打印输出结果
print(result)
以上代码的执行过程如下：
- 导入 functools 模块；
- 定义 map_func() 函数，用于处理需要处理的可迭代对象；
- 定义 reduce_func() 函数，用于实现累积计算；
- 定义需要处理的可迭代对象 lst；
- 调用 map() 函数对 lst 进行处理，然后把处理后的结果传递给 reduce() 函数，实现累积计算；
- 打印输出计算结果。
以上代码输出的结果是 30。
下面再提供另外一个示例：
1. 导入 functools 模块
import functools
2. 定义处理函数
def process_func(x):
if x > 0:
return x
return 0
3. 定义累积计算函数
def reduce_func(x, y):
return x + y
4. 定义需要处理的可迭代对象
lst = [-1, -2, 0, 2, 4]
5. 合并使用 map() 和 reduce() 函数
result = functools.reduce(reduce_func, map(process_func, lst))
6. 打印输出结果
print(result)
以上代码的执行过程如下：
- 导入 functools 模块；
- 定义 process_func() 函数，用于处理需要处理的可迭代对象；
- 定义 reduce_func() 函数，用于实现累积计算；
- 定义需要处理的可迭代对象 lst；
- 调用 map() 函数对 lst 进行处理，然后把处理后的结果传递给 reduce() 函数，实现累积计算；
- 打印输出计算结果。
以上代码输出的结果是 6。代码中，我们对 lst 中的元素进行了筛选，如果元素大于 0，就保留原值，否则赋值为 0。然后，通过 reduce() 函数实现对处理后的结果的累积计算，也就是把大于 0 的元素的和计算出来。