python - itertools.accumulate() 与 functools.reduce()

Question

在 Python 3.3 中itertools.accumulate()，通常重复地对提供的迭代应用加法运算，现在可以将函数参数作为参数；这意味着它现在与functools.reduce(). 粗略一看，现在两者之间的主要区别似乎是：

1. accumulate()默认为求和，但不允许您显式提供额外的初始条件，reduce()而不默认为任何方法，但允许您提供用于 1/0 元素序列的初始条件，并且
2. accumulate()先取可迭代，先reduce()取函数。

两者之间还有其他区别吗？或者这只是两个函数的行为问题，最初不同的用途开始随着时间的推移而收敛？

Answer 1

似乎accumulate保留了以前的结果，而reduce（在其他语言中称为折叠）不一定。

例如list(accumulate([1,2,3], operator.add))会返回[1,3,6]，而普通折叠会返回6

另外（只是为了好玩，不要这样做）你可以定义accumulate为reduce

def accumulate(xs, f):
    return reduce(lambda a, x: a + [f(a[-1], x)], xs[1:], [xs[0]]) 

Answer 2

您可以在文档中看到有什么区别。 reduce返回序列的单个结果、总和、乘积等。 返回所有中间结果accumulate的迭代器。基本上，在操作的每个步骤的结果上返回一个迭代器。accumulatereduce

Answer 3

itertools.accumulate 就像reduce但返回一个生成器*而不是一个值。该生成器可以为您提供所有中间步骤值。所以基本上 reduce 给了你积累的最后一个元素。

*生成器类似于迭代器，但只能迭代一次。