在 Haskell 中实现以下目标的最惯用方法是什么：
foldl (+) 0 [1,2,3,4,5]
--> 15
或者它在 Ruby 中的等价物：
[1,2,3,4,5].inject(0) {|m,x| m + x}
#> 15
显然，Python 提供了reduce函数，它是 fold 的实现，与上面完全相同，但是，我被告知“pythonic”的编程方式是避免lambda使用术语和高阶函数，在可能的情况下更喜欢列表理解。因此，是否存在折叠列表的首选方法，或者 Python 中的类似列表的结构不是reduce函数，或者是reduce实现此目的的惯用方法？
对数组求和的 Pythonic 方法是使用sum. 出于其他目的，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，这reduce实际上是一个foldl，用 Haskell 术语来说。没有特殊的语法来执行折叠，没有内置的foldr，并且实际上reduce与非关联运算符一起使用被认为是不好的风格。
使用高阶函数是非常 Pythonic 的；它很好地利用了 Python 的一切都是对象的原则，包括函数和类。你说得对，一些 Python 爱好者不赞成 lambda，但主要是因为当它们变得复杂时，它们往往不太可读。
开始Python 3.8，并引入赋值表达式（PEP 572）（:=运算符），它提供了命名表达式结果的可能性，我们可以使用列表推导来复制其他语言所说的 fold/foldleft/reduce 操作：
给定一个列表、一个归约函数和一个累加器：
items = [1, 2, 3, 4, 5]
f = lambda acc, x: acc * x
accumulator = 1
我们可以折叠items以f获得结果accumulation：
[accumulator := f(accumulator, x) for x in items]
# accumulator = 120
或以浓缩形式：
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，因为列表推导的结果代表了每一步的累积状态：
acc = 1
scanned = [acc := acc * x for x in [1, 2, 3, 4, 5]]
# scanned = [1, 2, 6, 24, 120]
# acc = 120
哈斯克尔
foldl (+) 0 [1,2,3,4,5]
Python
reduce(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4,5], 0)
显然，这是一个用来说明问题的简单例子。在 Python 中你会这样做sum([1,2,3,4,5])，甚至 Haskell 纯粹主义者通常更喜欢sum [1,2,3,4,5].
对于没有明显便利功能的非平凡场景，惯用的 Pythonic 方法是显式写出 for 循环并使用可变变量赋值而不是使用reduceor a fold。
这根本不是功能风格，而是“pythonic”方式。Python 不是为功能纯粹主义者设计的。了解 Python 如何支持流控制的异常以了解非功能性惯用 Python 的表现如何。
在 Python 3 中，reduce已删除：发行说明。不过你可以使用functools 模块
import operator, functools
def product(xs):
return functools.reduce(operator.mul, xs, 1)
另一方面，文档表达了对for-loop 而不是 的偏好reduce，因此：
def product(xs):
result = 1
for i in xs:
result *= i
return result
不是真正回答这个问题，而是 foldl 和 foldr 的单行：
a = [8,3,4]
## Foldl
reduce(lambda x,y: x**y, a)
#68719476736
## Foldr
reduce(lambda x,y: y**x, a[::-1])
#14134776518227074636666380005943348126619871175004951664972849610340958208L
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)
这个（减少）问题的实际答案是：只需使用循环！
initial_value = 0
for x in the_list:
initial_value += x #or any function.
这将比 reduce 更快，并且 PyPy 之类的东西可以优化这样的循环。
顺便说一句，求和的情况应该用sum函数来解决
我相信这个问题的一些受访者已经错过了fold函数作为抽象工具的更广泛含义。是的，sum可以对整数列表做同样的事情，但这是一个微不足道的案例。fold更通用。当您拥有一系列不同形状的数据结构并希望清晰地表达聚合时，它很有用。因此，不必for每次都必须使用聚合变量构建循环并手动重新计算它，而是一个fold函数（或reduce似乎对应的 Python 版本）允许程序员更清楚地表达聚合的意图，只需提供两件事情：