Comment utiliser functools.reduce en python
La réduction convient aux opérations d'agrégation telles que l'accumulation, le calcul factoriel, etc.; L'utilisation est de traiter des objets itérables par le biais de la fonction d'accumulation. 1. La fonction doit accepter deux paramètres et fusionner les éléments en séquence; 2. La valeur initiale facultative évite les erreurs de liste vides; 3. Il est souvent utilisé dans les opérations arithmétiques, l'épissage de cordes et d'autres scénarios; 4. La logique complexe doit être utilisée avec prudence pour assurer la lisibilité.
L'utilisation functools.reduce
pour l'agrégation de données est en fait assez simple, la clé est de comprendre comment elle fonctionne. Ce n'est pas une fonction qui peut être comprise en un coup d'œil, mais une fois que vous savez comment l'utiliser, il sera beaucoup plus simple d'écrire le code.

Comment fonctionne la réduction?
La fonction de base de reduce
est le "calcul cumulatif". Il accepte une fonction et un objet itérable (comme une liste), puis "fusionne" les éléments de gauche à droite. Ce processus est un peu comme la boule de neige: le premier élément est traité avec le deuxième élément, le résultat est traité avec le troisième élément, etc.
Son format est comme ceci:

functools.reduce (fonction, itéable [, initialiseur])
-
function
est une fonction avec deux paramètres. - Les données
iterable
vous souhaitez traiter. -
initializer
est la valeur initiale (facultative).
Pour un exemple simple, si vous souhaitez additionner tous les nombres d'une liste:
à partir de l'importation de Functools nums = [1, 2, 3, 4] Résultat = Réduire (Lambda X, Y: XY, NUMS) Imprimer (résultat) # sortie 10
S'il n'y a pas de valeur initiale, cela commence par les deux premiers éléments par défaut. Si vous ajoutez la valeur initiale, comme reduce(lambda x, y: xy, nums, 10)
, cela ajoutera à partir de 10.

Quand dois-je utiliser la réduction?
reduce
est mieux utilisée pour les opérations d'agrégation , telles que:
- Accumuler, multiplier
- Fusionner les chaînes ou les listes
- Combinaison de jugement multi-conditions
- Construire des structures imbriquées (comme les dictionnaires multicouches)
Par exemple, si vous souhaitez calculer le factoriel, vous pouvez l'écrire comme ceci:
à partir de l'importation de Functools factoriel = réduire (lambda x, y: x * y, gamme (1, 6)) # 1 * 2 * 3 * 4 * 5 Imprimer (factoriel) # Sortie 120
Ou vous avez un ensemble de chaînes que vous souhaitez épeler en une phrase complète:
mots = [«bonjour», «monde», «dans», «python»] phrase = réduire (lambda x, y: x '' y, mots) Imprimer (phrase) # Sortie "Hello World in Python"
Dans ce cas, l'utilisation reduce
est plus compacte que d'écrire des boucles.
Quelques pièges et précautions courantes
- Une fonction doit accepter deux paramètres : parce que
reduce
prend deux valeurs pour le fonctionnement à chaque fois, la fonction qui lui est transmise doit être en mesure de traiter deux entrées. - Soyez prudent avec les listes vides : si la liste passée est vide et que
initializer
n'est pas défini, une erreur sera signalée. - Problèmes de performance : Bien que
reduce
soit écrite concise, si la logique est trop complexe, elle peut affecter la lisibilité et peut même être difficile à déboguer. - Lorsque vous pouvez utiliser des alternatives, ne forcez pas la réduction : par exemple, vous pouvez utiliser
sum()
directement pour résumer, et vous pouvez utiliser''.join()
pour connecter les chaînes. Ceux-ci sont plus intuitifs quereduce
.
Pour donner un contre-exemple, bien que le code suivant puisse s'exécuter, il ne semble pas assez clair:
Réduire (Lambda acc, x: ac.update ({x: x ** 2}) ou acc, [1,2,3], {})
Le but de cette ligne de code est de générer un dictionnaire, où la clé et la valeur sont des relations carrés. Mais afin d'implémenter cette fonction, utilisez .update()
et ajoutez or acc
pour renvoyer la valeur. Dans ce cas, l'utilisation d'une boucle normale est plus claire.
Résumez les conseils d'utilisation
- Utilisez
reduce
comme un outil de "fusion progressive". - Essayez d'éviter une logique complexe, sauf si vous pouvez vous assurer que les autres peuvent facilement le comprendre.
- La valeur initiale est une bonne chose, surtout lorsque vous n'êtes pas sûr de saisir des données.
Fondamentalement, c'est tout. Après l'avoir maîtrisé, vous constaterez que dans certains scénarios, cela peut en effet rendre le code beaucoup plus rafraîchissant.
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La méthode de remplissage des données Excel dans les formulaires Web à l'aide de Python est: utilisez d'abord des pandas pour lire les données Excel, puis utilisez le sélénium pour contrôler le navigateur pour remplir et soumettre automatiquement le formulaire; Les étapes spécifiques incluent l'installation de bibliothèques Pandas, OpenPyxl et Selenium, en téléchargeant le pilote de navigateur correspondant, en utilisant des pandas pour lire le nom, le courrier électronique, le téléphone et d'autres champs dans le fichier data.xlsx, le lancement du navigateur via le sélénium pour ouvrir la page Web cible, localiser les éléments de formulaire et remplir le traitement de données, en utilisant le formulaire Web pour traiter le contenu dynamique, ajouter le contenu de la charge dynamique, ajouter un traitement exception et traiter toutes les lignes de données dans une boucle.

Lors du traitement de grands ensembles de données qui dépassent la mémoire dans Python, ils ne peuvent pas être chargés en RAM en même temps. Au lieu de cela, des stratégies telles que le traitement de la chasse, le stockage du disque ou le streaming doivent être adoptées; Les fichiers CSV peuvent être lus en morceaux via les paramètres ChunkSize de Pandas et le bloc traité par bloc. La daste peut être utilisée pour réaliser la parallélisation et la planification des tâches similaires à la syntaxe Pandas pour prendre en charge les opérations de données de mémoire importantes. Écrivez les fonctions du générateur pour lire les fichiers texte ligne par ligne pour réduire l'utilisation de la mémoire. Utilisez le format de stockage en colonne de parquet combiné avec Pyarrow pour lire efficacement des colonnes ou des groupes de lignes spécifiques. Utilisez Memmap de Numpy pour mapper la mémoire de grands tableaux numériques pour accéder aux fragments de données à la demande, ou stocker des données dans des données légères telles que SQLite ou DuckDB.

Pour copier des fichiers et des répertoires, le module Shuttil de Python fournit une approche efficace et sécurisée. 1. Utilisez ShutLil.copy () ou ShutLil.copy2 () pour copier un seul fichier, qui conserve les métadonnées; 2. Utilisez ShutLil.CopyTree () pour copier récursivement l'intégralité du répertoire. Le répertoire cible ne peut pas exister à l'avance, mais la cible peut être autorisée à exister via dirrs_exist_ok = true (python3.8); 3. Vous pouvez filtrer des fichiers spécifiques en combinaison avec les paramètres Ignore et shuttil.ignore_patterns () ou des fonctions personnalisées; 4. La copie du répertoire nécessite uniquement OS.Walk () et Os.MakeDirs ()

Pour embellir et imprimer des fichiers JSON, vous devez utiliser les paramètres de retrait du module JSON. Les étapes spécifiques sont: 1. Utilisez JSON.Load () pour lire les données du fichier JSON; 2. Utilisez JSON.Dump () et définissez un indent sur 4 ou 2 pour écrire dans un nouveau fichier, puis le fichier JSON formaté peut être généré et l'impression embellinée peut être terminée.

Lorsque vous devez parcourir la séquence et accéder à l'index, vous devez utiliser la fonction énumérer (). 1. EnuMerate () fournit automatiquement l'index et la valeur, ce qui est plus concis que Range (LEN (séquence)); 2. Vous pouvez spécifier l'index de démarrage via le paramètre de démarrage, tel que start = 1 pour réaliser un nombre basé sur 1; 3. Vous pouvez l'utiliser en combinaison avec la logique conditionnelle, comme sauter le premier élément, limitant le nombre de boucles ou format la sortie; 4. Applicable à tout objet itérable tel que les listes, les chaînes et les tuples, et le déballage des éléments de support; 5. Améliorez la lisibilité du code, évitez la gestion manuelle des compteurs et réduisez les erreurs.

Useprint () instructionSOcheckVariableValuesAndexEcutionflow, ajoutlabelsandtypesforclarity, andRemoveThembeForComting; 2.Ushepylepylebugger (pdb) withreakpoint () topauseeexecution, inspectvariables, andstepthroughcodeinteractive; 3.HandleExceptionsusin;

Python peut être utilisé pour l'analyse et la prédiction boursières. La réponse est oui. En utilisant des bibliothèques telles que la yfinance, en utilisant des pandas pour le nettoyage des données et l'ingénierie des caractéristiques, la combinaison de Matplotlib ou de la mer pour l'analyse visuelle, puis en utilisant des modèles tels que ARIMA, Random Forest, XGBOost ou LSTM pour construire un système de prédiction et évaluer les performances grâce à un backtesting. Enfin, l'application peut être déployée avec Flask ou Fastapi, mais l'attention doit être accordée à l'incertitude des prévisions du marché, des risques de sur-ajustements et des coûts de transaction, et le succès dépend de la qualité des données, de la conception du modèle et des attentes raisonnables.
