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Python 使用reduce()和partial()

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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。

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