Python 中的 functools.reduce 未按预期工作

Question

我想使用 functools.reduce 函数对列表中嵌套的字典键进行求和，

我可以使用以下简单程序在不使用 functools.reduce 函数的情况下完成此操作

dict1 = {'a': '1', 'b': '2'}
dict2 = {'a': '5', 'b': '0'}
dict3 = {'a': '7', 'b': '3'}

data_list = [dict1, dict2, dict3]

total_a = 0
total_b = 0
for record in data_list:
    total_a += eval(record['a'])
    total_b += eval(record['b'])

print(total_a)
print(total_b)

：不过，我说过，我想使用 functools.reduce 方法来产生相同的结果。

这是我尝试将 functools.reduce 与 lambda 表达式一起使用：

from functools import reduce

dict1 = {'a': '1', 'b': '2'}
dict2 = {'a': '5', 'b': '0'}
dict3 = {'a': '7', 'b': '3'}

data_list = [dict1, dict2, dict3]

total_a = reduce(lambda x, y: int(x['a']) + int(y['a']),data_list)
total_b = reduce(lambda x, y: int(x['b']) + int(y['b']),data_list )

print(total_a)
print(total_b)

不幸的是，我收到以下错误，但不知道原因：

TypeError: 'int' object is not subscriptable

有人知道我为什么收到此错误吗？

Answer 1

TypeError: 'int' object is not subscriptable

有人知道我为什么会收到此错误吗？

首先，让我们将样本减少到最小（双关语）：

>>> from functools import reduce
>>> data = [{"a": 1}, {"a": 2}, {"a": 3}]
>>> reduce(lambda x, y: x["a"] + y["a"], data)   
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 1, in <lambda>
TypeError: 'int' object is not subscriptable

同样的错误。但请注意这一点：

>>> reduce(lambda x, y: x["a"] + y["a"], data[:2])   
3

这很有效。那么到底是怎么回事呢？为了简化起见，让我们将 lambda 表达式分配给一个变量：

f = lambda x, y: x['a'] + y['a']

Reduce 会像这样组合输入：

# Example: reduce(lambda x, y: x["a"] + y["a"], data[:2])   
>>> f(data[0], data[1])

# which evaluates in steps like this:

>>> data[0]["a"] + data[1]["a"]
>>> 1 + 2
>>> 3

但是减少完整列表时会发生什么？其计算

# Example: reduce(lambda x, y: x["a"] + y["a"], data)   
>>> f(f(data[0], data[1]), data[2])

# which evaluates in steps like this:

>>> f(data[0]["a"] + data[1]["a"], data[2])
>>> f(1 + 2, data[2])
>>> f(3, data[2])
>>> 3["a"] + data[2]["a"]

结果为 因此会出错，因为它尝试从整数 3 访问项目 "a"。

基本上：传递给 reduce 的函数的输出必须可以作为其第一个参数。在您的示例中，lambda 期望字典作为其第一个参数并返回一个整数。

Answer 2

您误解了 reduce() 的工作原理。在传递给它的函数中，它的第一个参数到目前为止是部分结果，与传递给reduce() 的可迭代对象没有直接关系。可迭代对象一次将一个元素传递给函数的第二个参数。由于您想要求和，因此“部分结果”的初始值需要为 0，并且还需要将其传递给 reduce()。

因此，总而言之，这些行将打印您想要的内容：

print(reduce(lambda x, y: x + int(y['a']), data_list, 0))
print(reduce(lambda x, y: x + int(y['b']), data_list, 0))

编辑：用上面的 int() 替换 eval() ，因此它与编辑的问题匹配。不过，这与答案无关。

编辑2：你不断改变问题，但我不会不断改变答案来匹配;-)上面的代码完全回答了问题的早期版本，并且没有任何材料改变。完全相同的事情仍在发挥作用，并且需要完全相同的方法。

类型注释

虽然 Python 不需要显式类型声明，但有时它们会很有帮助。

如果您有一个 A 类型的可迭代传递对象，并且 reduce() 的结果是 B 类型，那么该对象的签名传递给 reduce() 的第一个参数必须是

def reduction_function(x: B, y: A) -> B

在示例中，A 是 dict，B 是 int。为两者传递一个指令是不可能的。这就是为什么我们需要在本例中指定 B (int) 类型的初始值。

在文档示例中，A 和 B 通常都是 int 或 float。那么对于 reduce() 的第一个参数来说，一个简单的 + 或 * 就已经是类型正确的了。

Answer 3

缩减函数接收当前缩减值加上要缩减的下一个迭代项。诀窍在于选择减少值的样子。在您的情况下，如果您选择包含“a”和“b”的减少值的 2 项列表，则减少函数只会将下一个“a”和“b”添加到这些值中。减少最容易写成几个语句，因此应该从匿名 lambda 转移到常规函数。从 [0, 0] 的初始值设定项开始来保存简化的“a”和“b”，您将得到：

from functools import reduce

def reducer(accum, next_dict):
    print(accum, next_dict) # debug trace
    accum[0] += int(next_dict['a'])
    accum[1] += int(next_dict['b'])
    return accum

dict1 = {'a': '1', 'b': '2'}
dict2 = {'a': '5', 'b': '0'}
dict3 = {'a': '7', 'b': '3'}

data_list = [dict1, dict2, dict3]

total_a, total_b = reduce(reducer, data_list, [0, 0])

Answer 4

由于我们要添加整数，因此 reduce 的替代方法是 sum：

data_list = [{'a': '1', 'b': '2'}, {'a': '5', 'b': '0'}, {'a': '7', 'b': '3'}]

total_a, total_b = map(sum, zip(*((int(d['a']),int(d['b'])) for d in data_list)))

print(total_a, total_b)
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