当我们处理可迭代的序列数据时，有时需要对序列中的元素进行聚合操作，例如求和、乘积、最大值、最小值等。Python 内置的 reduce() 函数可以方便地实现这些聚合操作。而 partial() 函数则是用于对函数的部分参数进行预处理，生成一个新的可调用对象。下面分别对 reduce() 和 partial() 进行详细讲解。
使用 reduce() 函数
reduce() 函数用于对序列递归执行函数，并返回最终结果。其基本语法如下：
reduce(function, iterable[, initializer])
其中，参数说明如下：
- function：自定义函数，用于将可迭代对象中的前两个元素合并(聚合)成一个值。
- iterable：可迭代对象，将被逐个元素送入自定义函数中进行聚合。
- initializer：Optional，初始值。
下面是一个使用 reduce() 函数求和的示例代码：
from functools import reduce
data = [1, 2, 3, 4, 5]
sum_all = reduce(lambda x, y: x + y, data)
print(sum_all) # 15
此代码中，我们首先导入 functools 库，然后定义了一个列表 data 储存要求和的数据。接着使用 reduce() 函数，将列表 data 的元素一个一个送入 lambda 函数中进行求和，最终返回累加的结果。
使用 partial() 函数
partial() 函数用于对函数的一部分参数进行预处理，生成一个新的可调用对象。其基本语法如下：
partial(func, *args, **kwargs)
其中，参数说明如下：
- func：原始函数。
- *args：可变参数，表示原始函数 func 的参数。
- **kwargs：关键字参数，表示原始函数 func 的关键字参数。
下面是一个使用 partial() 函数计算 a^2 + b^2 的示例代码：
from functools import partial
import math
def power(x, y):
return math.pow(x, y)
# 使用 partial 函数将 power 函数的第二个参数 y 固定为 2
square = partial(power, y=2)
print(square(3)) # 9
print(square(4)) # 16
首先我们导入 functools 库，定义一个函数 power(x, y) 计算 x 的 y 次方，并使用 partial() 函数将 power() 函数的 y 参数固定为 2，生成新的函数 square。最后我们测试调用 square() 函数计算平方，并得到预期结果。
使用上述两种函数进行序列聚合和函数对象参数部分固定，有助于减少代码重复，提高代码可用性。