関数型プログラミングの「fold」関数に相当する「pythonic」とは何ですか？

Haskellで次のようなことを実現する最も慣用的な方法は何ですか？

foldl (+) 0 [1,2,3,4,5]
--> 15

またはRubyでの同等のもの：

[1,2,3,4,5].inject(0) {|m,x| m + x}
#> 15

明らかに、Pythonはreduce上記とまったく同じように、foldの実装である関数を提供しますが、プログラミングの「pythonic」の方法は、lambda項と高次関数を避け、可能な場合はリスト内包を優先することだと言われました。したがって、リスト、またはreduce関数ではないPythonのリストのような構造を折りたたむ好ましい方法はありますか、またはreduceこれを達成する慣用的な方法はありますか？

配列を合計するPythonの方法はを使用していsumます。他の目的のために、reduce（functoolsモジュールからの）とモジュールの組み合わせを使用できる場合がありoperatorます。例：

def product(xs):
    return reduce(operator.mul, xs, 1)

Haskellの用語でreduceは、実際にはfoldlであることに注意してください。折りたたみを実行するための特別な構文はなく、組み込みもありませんfoldr。また、実際にreduceは非結合演算子を使用することは悪いスタイルと見なされます。

高次関数の使用はかなりpythonicです。関数やクラスを含むすべてがオブジェクトであるというPythonの原則をうまく利用しています。ラムダは一部のPythonistaに不満を抱いているようですが、その主な理由は、複雑になると読みにくい傾向があるためです。

ハスケル

foldl (+) 0 [1,2,3,4,5]

パイソン

reduce(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4,5], 0)

明らかに、これはポイントを説明するための簡単な例です。Pythonでは、あなたはただやるだけでありsum([1,2,3,4,5])、Haskellの純粋主義者でさえ一般的に好むでしょうsum [1,2,3,4,5]。

明らかな便利な関数がない場合の自明ではないシナリオの場合、慣用的なpythonicアプローチは、forループを明示的に書き出し、reduceまたはを使用する代わりに可変変数の割り当てを使用することfoldです。

それはまったく機能的なスタイルではありませんが、それは「パイソン的な」方法です。Pythonは機能的な純粋主義者向けには設計されていません。Pythonがフロー制御の例外を優先する方法を見て、非機能的な慣用的なPythonがどのようになっているかを確認してください。

Python 3では、 reduceが削除されました：リリースノート。それでもfunctoolsモジュールを使用できます

import operator, functools
def product(xs):
    return functools.reduce(operator.mul, xs, 1)

一方、ドキュメンテーションはのfor代わりに-loopを優先することを表現しているreduceため、次のようになります。

def product(xs):
    result = 1
    for i in xs:
        result *= i
    return result

ホイールを再発明することもできます。

def fold(f, l, a):
    """
    f: the function to apply
    l: the list to fold
    a: the accumulator, who is also the 'zero' on the first call
    """ 
    return a if(len(l) == 0) else fold(f, l[1:], f(a, l[0]))

print "Sum:", fold(lambda x, y : x+y, [1,2,3,4,5], 0)

print "Any:", fold(lambda x, y : x or y, [False, True, False], False)

print "All:", fold(lambda x, y : x and y, [False, True, False], True)

# Prove that result can be of a different type of the list's elements
print "Count(x==True):", 
print fold(lambda x, y : x+1 if(y) else x, [False, True, True], 0)

質問には実際には答えませんが、foldlとfoldrのワンライナー：

a = [8,3,4]

## Foldl
reduce(lambda x,y: x**y, a)
#68719476736

## Foldr
reduce(lambda x,y: y**x, a[::-1])
#14134776518227074636666380005943348126619871175004951664972849610340958208L

の開始Python 3.8、および割り当て式の導入（PEP 572）（:=の結果に名前を付ける可能性を与える演算子）、リスト内包表記を使用して、他の言語がfold / foldleft / reduce操作と呼ぶものを複製できます。

リスト、リデュース関数、アキュムレータが与えられた場合：

items = [1, 2, 3, 4, 5]
f = lambda acc, x: acc * x
accumulator = 1

私たちは、折り畳むことができるitemsとのf結果として得を得るために、accumulation：

[accumulator := f(accumulator, x) for x in items]
# accumulator = 120

または凝縮された形で：

acc = 1; [acc := acc * x for x in [1, 2, 3, 4, 5]]
# acc = 120

リスト内包の結果は各ステップでの累積の状態を表すため、これは実際には「スキャンレフト」操作でもあることに注意してください。

acc = 1
scanned = [acc := acc * x for x in [1, 2, 3, 4, 5]]
# scanned = [1, 2, 6, 24, 120]
# acc = 120

この（還元）問題に対する実際の答えは、ループを使用するだけです！

initial_value = 0
for x in the_list:
    initial_value += x #or any function.

これはreduceよりも速く、PyPyのようなものはそのようなループを最適化できます。

ところで、合計ケースはsum関数で解決する必要があります

この質問の回答者の何人かは、fold抽象的なツールとしての機能の広範な意味合いを見逃していると思います。はい、sum整数のリストに対して同じことを実行できますが、これは簡単なケースです。foldより一般的です。さまざまな形のデータ構造のシーケンスがあり、集計を明確に表現したい場合に役立ちます。そのためfor、集計変数を使用してループを構築し、毎回手動で再計算する代わりに、fold関数（またはreduce対応するように見えるPythonバージョン）を使用すると、プログラマーは単純に次のように指定することで、集計の意図をより明確に表現できます。 2つのこと：

• 集計のデフォルトの開始値または「シード」値。
• 集計の現在の値（「シード」で始まる）とリスト内の次の要素を取り、次の集計値を返す関数。

パーティーにはかなり遅れるかもしれませんが、foldr簡単なラムダ計算とカレー関数を使用してカスタムを作成できます。これが、Pythonでのフォルダの実装です。

def foldr(func):
    def accumulator(acc):
        def listFunc(l):
            if l:
                x = l[0]
                xs = l[1:]
                return func(x)(foldr(func)(acc)(xs))
            else:
                return acc
        return listFunc
    return accumulator  


def curried_add(x):
    def inner(y):
        return x + y
    return inner

def curried_mult(x):
    def inner(y):
        return x * y
    return inner

print foldr(curried_add)(0)(range(1, 6))
print foldr(curried_mult)(1)(range(1, 6))

実装は再帰的ですが（遅くなる可能性があります）、値15と120それぞれを出力します