itertools.accumulate（）与functools.reduce（）

Question

在Python 3.3中，itertools.accumulate()通常会重复对提供的iterable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()重叠。粗略看一下，两者之间的主要区别似乎是：

1. accumulate()默认为求和但不允许您明确提供额外的初始条件，而reduce()不默认为任何方法，但允许您提供初始条件以用于1/0 - 元素序列和
2. accumulate()首先获取可迭代，而reduce()首先获取该函数。

两者之间是否存在其他差异？或者这仅仅是两个函数的行为问题，最初的不同用途开始随时间收敛？

Answer 1

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

e.g。 list(accumulate([1,2,3], operator.plus))将返回[1,3,6]，而普通折叠将返回6

另外（只是为了好玩，不要这样做）你可以用accumulate

来定义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会返回单个结果，即序列的总和，产品等。 accumulate通过 all 返回中间结果的迭代器。基本上，accumulate会在reduce操作的每个步骤的结果上返回迭代器。

Answer 3

itertools.accumulate  与reduce类似，但返回生成器*而不是值。该生成器可以为您提供所有中间步骤值。所以基本上减少会给你积累的最后一个元素。

*生成器就像一个迭代器，但只能迭代一次。