Python Language
減らす

構文

• reduce（関数、iterable [、initializer]）

パラメーター

備考

概要

# No import needed


# No import required...
from functools import reduce # ... but it can be loaded from the functools module


from functools import reduce # mandatory

reduceの次の要素に繰り返し関数を適用することによって、反復可能を低減iterableこれまでの累積結果。

def add(s1, s2):
    return s1 + s2

asequence = [1, 2, 3]

reduce(add, asequence)  # equivalent to: add(add(1,2),3)
# Out: 6

この例では、独自のadd関数を定義しました。しかし、Pythonには、 operatorモジュールに標準で同等の関数が用意されています。

import operator
reduce(operator.add, asequence)
# Out: 6

reduceは開始値を渡すこともできます：

reduce(add, asequence, 10)
# Out: 16

reduceを使う

def multiply(s1, s2):
    print('{arg1} * {arg2} = {res}'.format(arg1=s1, 
                                           arg2=s2, 
                                           res=s1*s2))
    return s1 * s2

asequence = [1, 2, 3]

initializerが与えられると、関数はイニシャライザと最初のiterable要素に適用されます。

cumprod = reduce(multiply, asequence, 5)
# Out: 5 * 1 = 5
#      5 * 2 = 10
#      10 * 3 = 30
print(cumprod)
# Out: 30

なければinitializerパラメータインクルードをreduce最初の2つのリストの要素に関数を適用することによって、開始を：

cumprod = reduce(multiply, asequence)
# Out: 1 * 2 = 2
#      2 * 3 = 6
print(cumprod)
# Out: 6

累積製品

import operator
reduce(operator.mul, [10, 5, -3])
# Out: -150

任意/すべての非短絡バリアント

reduceはiterableが完全に反復される前にiterable終了しないので、短絡しany()またはall()関数を作成するために使用できます。

import operator
# non short-circuit "all"
reduce(operator.and_, [False, True, True, True]) # = False

# non short-circuit "any"
reduce(operator.or_, [True, False, False, False]) # = True

シーケンスの最初の真理/偽の要素（または、もし存在しなければ最後の要素）

# First falsy element or last element if all are truthy:
reduce(lambda i, j: i and j, [100, [], 20, 10])    # = []
reduce(lambda i, j: i and j, [100, 50, 20, 10])    # = 10

# First truthy element or last element if all falsy:
reduce(lambda i, j: i or j, [100, [], 20, 0])     # = 100
reduce(lambda i, j: i or j, ['', {}, [], None])   # = None

lambda関数を作成する代わりに、名前付き関数を作成することが一般的に推奨されています。

def do_or(i, j):
    return i or j

def do_and(i, j):
    return i and j

reduce(do_or, [100, [], 20, 0])                   # = 100
reduce(do_and, [100, [], 20, 0])                  # = []