百木园-与人分享,
就是让自己快乐。

Python基础之reduce函数

哈喽大家好,今天说一下reduce函数的使用方法,以及与for循环的对比。

reduce函数原本在python2中也是个内置函数,不过在python3中被移到functools模块中。

reduce函数先从列表(或序列)中取出2个元素执行指定函数,并将输出结果与第3个元素传入函数,输出结果再与第4个元素传入函数,…,以此类推,直到列表每个元素都取完。

# 很多小伙伴在学习的过程中,因为没有好的资料和教程,也不清楚学习方向,以及遇到问题得不到及时的解决,导致自己丧失了学习兴趣与动力,不仅白白浪费时间精力,而且下次在想学东西,也没有兴趣了。

# 所以小编创了一个学习交流q君羊 279199867,准备了海量的学习资料,直接找管理领取就可以了,同数千志同道合的人一同学习交流,

 

reduce用法

对列表元素求和,如果不用reduce,我们一般常用的方法是for循环:

def sum_func(arr):
    if len(arr) <= 0:
        return 0
    else:
        out = arr[0]
        for v in arr[1:]:
            out += v
        return out

a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sum_func(a))

 

可以看到,代码量比较多,不够优雅。如果使用reduce,那么代码将非常简洁:

from functools import reduce

a = [1, 2, 3, 4, 5]

def add(x, y): return x + y

print(reduce(add, a))

 

输出结果为:

15

 

reduce与for循环性能对比

与内置函数map和filter不一样的是,在性能方面,reduce相比较for循环来说没有优势,甚至在实际测试中

reduce比for循环更慢。
from functools import reduce
import time

def test_for(arr):
    if len(arr) <= 0:
        return 0
    out = arr[0]
    for i in arr[1:]:
        out += i
    return out


def test_reduce(arr):
    out = reduce(lambda x, y: x + y, arr)
    return out

a = [i for i in range(100000)]
t1 = time.perf_counter()
test_for(a)
t2 = time.perf_counter()
test_reduce(a)
t3 = time.perf_counter()
print(\'for循环耗时:\', (t2 - t1))
print(\'reduce耗时:\', (t3 - t2))

 

输出结果如下:

for循环耗时: 0.009323899999999996
reduce耗时: 0.018477400000000005

 

因此,如果对性能要求苛刻,建议不用reduce, 如果希望代码更优雅而不在意耗时,可以用reduce。

好啦,今天的分享就到这,如果对你有帮助的话可以收藏起来哟!

给大家推荐一套Python爬虫教程,涵盖了大部分的常见案例,非常好用!

Python 爬虫实战一百例


来源:https://www.cnblogs.com/hahaa/p/16602338.html
本站部分图文来源于网络,如有侵权请联系删除。

未经允许不得转载:百木园 » Python基础之reduce函数

相关推荐

  • 暂无文章