什么是“ pythonic”等价于函数式编程中的“ old”函数？

在哈斯克尔，实现以下目标的最惯用方法是什么:

foldl (+) 0 [1,2,3,4,5]
--> 15

或者在 Ruby 中的等价物:

[1,2,3,4,5].inject(0) {|m,x| m + x}
#> 15

很明显，Python 提供了 reduce函数，这是一个折叠的实现，和上面一模一样，但是，我被告知，“ pythonic”编程方式是避免使用 lambda术语和高阶函数，尽可能使用列表理解。因此，在 Python 中是否有折叠列表的首选方法，或者不是 reduce函数的类似列表的结构，或者 reduce是实现这一点的惯用方法？

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最佳答案

Python 对数组求和的方法是使用 sum。为了其他目的，您有时可以使用 reduce(来自 functools模块)和 operator模块的某种组合，例如:

def product(xs):
return reduce(operator.mul, xs, 1)

请注意，用哈斯克尔的术语来说，reduce实际上是 foldl。没有特殊的语法来执行折叠，没有内置的 foldr，实际上使用带有非关联运算符的 reduce被认为是糟糕的风格。

使用高阶函数非常勉强; 它很好地利用了 Python 的原则，即所有东西都是一个对象，包括函数和类。你是对的，lambdas 被一些 Python 工作者所反对，但主要是因为当它们变得复杂时，它们往往不是很易读。

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这个(reduce)问题的实际答案是: 只需使用一个循环！

initial_value = 0
for x in the_list:
initial_value += x #or any function.

这将比 reduce 更快，类似 PyPy 的东西可以优化这样的循环。

顺便说一下，和的情况应该用 sum函数来解决

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你也可以重新发明轮子:

def fold(f, l, a):
"""
f: the function to apply
l: the list to fold
a: the accumulator, who is also the 'zero' on the first call
"""
return a if(len(l) == 0) else fold(f, l[1:], f(a, l[0]))


print "Sum:", fold(lambda x, y : x+y, [1,2,3,4,5], 0)


print "Any:", fold(lambda x, y : x or y, [False, True, False], False)


print "All:", fold(lambda x, y : x and y, [False, True, False], True)


# Prove that result can be of a different type of the list's elements
print "Count(x==True):",
print fold(lambda x, y : x+1 if(y) else x, [False, True, True], 0)
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Haskell

foldl (+) 0 [1,2,3,4,5]

巨蟒

reduce(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4,5], 0)

显然，这是一个简单的例子来说明一个问题。在 Python 中，您只需要执行 sum([1,2,3,4,5])，甚至 Haskell 纯粹主义者通常也更喜欢 sum [1,2,3,4,5]。

对于没有明显便利函数的非平凡场景，惯用的 pythonic 方法是显式写出 For 循环，并使用变量赋值，而不是使用 reduce或 fold。

这根本不是功能性的风格，而是“蟒蛇式”的风格。Python 不是为功能纯粹主义者设计的。查看 Python 如何支持异常用于流控制，以了解 Python 是如何非功能性的惯用语法。

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实际上并不是这个问题的答案，而是 foldl 和 foldr 的一行代码:

a = [8,3,4]


## Foldl
reduce(lambda x,y: x**y, a)
#68719476736


## Foldr
reduce(lambda x,y: y**x, a[::-1])
#14134776518227074636666380005943348126619871175004951664972849610340958208L
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在 Python3中，已经删除了 reduce: 发布说明

import operator, functools
def product(xs):
return functools.reduce(operator.mul, xs, 1)

另一方面，文档表示倾向于使用 for-loop 而不是 reduce，因此:

def product(xs):
result = 1
for i in xs:
result *= i
return result
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我相信这个问题的一些回答者忽略了 fold函数作为一个抽象工具的更广泛含义。是的，sum可以对整数列表执行同样的操作，但这是一个小例子。fold更为通用。当您有一系列形状各异的数据结构并希望清楚地表示聚合时，它非常有用。因此，与其用一个聚合变量构建一个 for循环，然后每次手动重新计算它，不如用一个 fold函数(或者 Python 版本，reduce看起来对应的那个版本) ，让程序员通过简单地提供两件事情，就可以更清楚地表达聚合的意图:

  • 聚合的默认起始值或“种子”值。
  • 一个函数，它接受聚合的当前值(从“种子”开始)和列表中的下一个元素，并返回下一个聚合值。
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从 Python 3.8开始，引入了 赋值表达式(PEP 572)(:=操作符) ，这使得命名一个表达式的结果成为可能，我们可以使用一个列表内涵来复制其他语言所谓的 foldleft/reduce 操作:

给定一个列表、一个递减函数和一个累加器:

items = [1, 2, 3, 4, 5]
f = lambda acc, x: acc * x
accumulator = 1

我们可以将 items与 f折叠以得到 accumulation:

[accumulator := f(accumulator, x) for x in items]
# accumulator = 120

或浓缩形式:

acc = 1; [acc := acc * x for x in [1, 2, 3, 4, 5]]
# acc = 120

请注意，这实际上也是一个“ Scanleft”操作，因为列表内涵的结果表示每个步骤中累积的状态:

acc = 1
scanned = [acc := acc * x for x in [1, 2, 3, 4, 5]]
# scanned = [1, 2, 6, 24, 120]
# acc = 120

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