官方解釋：
將一個可迭代的對象應(yīng)用到一個帶有兩個參數(shù)的方法上，我們稱之為appFun,遍歷這個可迭代對象，將其中的元素依次作為appFun的參數(shù)，但這個函數(shù)有兩個參數(shù)，作為哪個參數(shù)呢？有這樣的規(guī)則，看一下下面reduce方法的實現(xiàn)，有三個參數(shù)，第一個參數(shù)就是上面說的appFun，第二個參數(shù)就是那個可迭代的對象，而第三個呢？當(dāng)調(diào)用reduce方法的時候給出了initializer這個參數(shù)，那么第一次調(diào)用appFun的時候這個參數(shù)值就作為第一個參數(shù)，而可迭代對象的元素依次作為appFun的第二個參數(shù)；如果調(diào)用reduce的時候沒有給出initializer這個參數(shù)，那么第一次調(diào)用appFun的時候，可迭代對象的第一個元素就作為appFun的第一個元素，而可迭代器的從第二個元素到最后依次作為appFun的第二個參數(shù)，除第一次調(diào)用之外，appFun的第一個參數(shù)就是appFun的返回值了。例如reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])，計算1到5的和，因為沒有給定initializer參數(shù)，所以第一次調(diào)用x+y時，x=1,即列表的第一個元素，y=2,即列表的第二個元素，之后返回的1+2的結(jié)果作為第二次調(diào)用x+y中的x,即上一次的結(jié)果,y=2,即第二個元素，依次類推，知道得到1+2+3+4+5的結(jié)果。
這樣看來，其實下面的代碼定義是有一點(diǎn)問題，我們在程序中調(diào)用這段代碼reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])，得到的結(jié)果為16,而正確的結(jié)果為15，問題在于如果集合不是以0開始，那么按照如下代碼，第一次調(diào)用x=1,即第一個元素，y也是等于1，也是第一個元素，而正確的y應(yīng)該是2。所以真正的reduce方法應(yīng)該和下面的例子是有差別的。
def reduce(function, iterable, initializer=None):
it = iter(iterable)
if initializer is None:
try:
initializer = next(it)
except StopIteration:
raise TypeError('reduce() of empty sequence with no initial value')
accum_value = initializer
for x in iterable:
accum_value = function(accum_value, x)
return accum_value
reduce函數(shù)能做什么,什么情況下要用reduce呢，看下面的例子：
例如上面的例子，實現(xiàn)一個整形集合的累加。假設(shè)lst = [1,2,3,4,5],實現(xiàn)累加的方式有很多：
第一種：用sum函數(shù)。
sum(lst)
第二種：循環(huán)方式。
def customer_sum(lst):
result = 0
for x in lst:
result+=x
return result
或者
def customer_sum(lst):
result = 0
while lst:
temp = lst.pop(0)
result+=temp
return result
if name=="main":
lst = [1,2,3,4,5]
print customer_sum(lst)
第三種：遞推求和
def add(lst,result):
if lst:
temp = lst.pop(0)
temp+=result
return add(lst,temp)
else:
return result
if name=="main":
lst = [1,2,3,4,5]
print add(lst,0)
第四種：reduce方式
lst = [1,2,3,4,5]
print reduce(lambda x,y:x+y,lst)
這種方式用lambda表示當(dāng)做參數(shù)，因為沒有提供reduce的第三個參數(shù)，所以第一次執(zhí)行時x=1,y=2,第二次x=1+2,y=3,即列表的第三個元素
或者
lst = [1,2,3,4,5]
print reduce(lambda x,y:x+y,lst,0)
這種方式用lambda表示當(dāng)做參數(shù)，因為指定了reduce的第三個參數(shù)為0，所以第一次執(zhí)行時x=0,y=1,第二次x=0+1,y=2,即列表的第二個元素，假定指定reduce的第三個參數(shù)為100，那么第一次執(zhí)行x=100,y仍然是遍歷列表的元素，最后得到的結(jié)果為115
或者
def add(x,y):
return x+y
print reduce(add, lst)
與方式1相同，只不過把lambda表達(dá)式換成了自定義函數(shù)
或者
def add(x,y):
return x+y
print reduce(add, lst,0)
與方式2相同，只不過把lambda表達(dá)式換成了自定義函數(shù)
再舉一個例子：
有一個序列集合，例如[1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5],統(tǒng)計這個集合所有鍵的重復(fù)個數(shù)，例如1出現(xiàn)了兩次，2出現(xiàn)了兩次等。大致的思路就是用字典存儲，元素就是字典的key,出現(xiàn)的次數(shù)就是字典的value。方法依然很多
第一種：for循環(huán)判斷
def statistics(lst):
dic = {}
for k in lst:
if not k in dic:
dic[k] = 1
else:
dic[k] +=1
return dic
lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]
print(statistics(lst))
第二種：比較取巧的，先把列表用set方式去重，然后用列表的count方法
def statistics2(lst):
m = set(lst)
dic = {}
for x in m:
dic[x] = lst.count(x)
return dic
lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]
print statistics2(lst)
第三種：用reduce方式
def statistics(dic,k):
if not k in dic:
dic[k] = 1
else:
dic[k] +=1
return dic
lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]
print reduce(statistics,lst,{})
提供第三個參數(shù)，第一次，初始字典為空，作為statistics的第一個參數(shù)，然后遍歷lst,作為第二個參數(shù)，然后將返回的字典集合作為下一次的第一個參數(shù)
或者
d = {}
d.extend(lst)
print reduce(statistics,d)
不提供第三個參數(shù)，但是要在保證集合的第一個元素是一個字典對象，作為statistics的第一個參數(shù)，遍歷集合依次作為第二個參數(shù)
通過上面的例子發(fā)現(xiàn),凡是要對一個集合進(jìn)行操作的，并且要有一個統(tǒng)計結(jié)果的，能夠用循環(huán)或者遞歸方式解決的問題，一般情況下都可以用reduce方式實現(xiàn)。
