itertools.accumulate()与functools.reduce()

Question

在Python3.3中，itertools.accumulate()通常对提供的可迭代性重复应用加法操作，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。粗略地看一下，两人之间的主要区别似乎是：

1. accumulate()默认为求和，但不允许显式提供额外的初始条件，而reduce()不默认任何方法，但允许提供用于1/0元素序列的初始条件，并且
2. accumulate()首先获得可迭代性，而reduce()首先获得该函数。

这两者还有什么区别吗？或者，这仅仅是两个功能的行为问题，最初不同的用途开始随着时间的推移而收敛？

Answer 1

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

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

而且(只是为了好玩，不要这么做)，您可以用accumulate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其中的区别。reduce返回一个结果，即序列的和、积等。accumulate在所有中间结果上返回一个迭代器。基本上，accumulate对reduce操作的每一步的结果返回一个迭代器。

Answer 3

itertools.accumulate与reduce类似，但返回生成器*而不是值。这个生成器可以给出所有中间步骤的值。所以基本上，减少给你积累的最后一个元素会给你。

*生成器就像迭代器，但只能迭代一次。