Itertools.accumulate() по сравнению с functools.reduce()

В Python 3.3 itertools.accumulate(), который обычно многократно применяет операцию добавления к предоставленной итерации, теперь может принимать аргумент функции в качестве параметра; это означает, что теперь он перекрывается с functools.reduce(). При поверхностном взгляде основные различия между ними теперь выглядят так:

accumulate() по умолчанию суммирует, но не позволяет вам явно указать дополнительное начальное условие, в то время как reduce() не использует по умолчанию какой-либо метод, но позволяет вам задать начальное условие для использования с последовательностями 1/0-элемента, и
accumulate() выполняет итерацию первым, а reduce() - функцию первой.

Есть ли другие различия между ними? Или это просто вопрос поведения двух функций с изначально различными видами использования, которые начинают сходиться со временем?

Ответ 1

Похоже, что accumulate сохраняет предыдущие результаты, тогда как reduce (который в других языках известен как сворачивание) не обязательно.

например list(accumulate([1,2,3], operator.add)) вернет [1,3,6], тогда как простой фолд вернет 6

Также (просто для удовольствия, не делайте этого) вы можете определить accumulate в терминах reduce

def accumulate(xs, f):
    return reduce(lambda a, x: a + [f(a[-1], x)], xs[1:], [xs[0]])

Ответ 2

В документации вы можете видеть, в чем разница. reduce возвращает один результат, сумму, произведение и т.д. последовательности. accumulate возвращает итератор по всем промежуточным результатам. В принципе, accumulate возвращает итератор по результатам каждого шага операции reduce.

Ответ 3

itertools.accumulate как reduce, но возвращает генератор * вместо значения. Этот генератор может дать вам все промежуточные значения шага. Таким образом, в основном сокращение дает вам последний элемент того, что накопление даст вам.

* Генератор похож на итератор, но может повторяться только один раз.