在字典列表上使用“减少”答案

【问题标题】：Using 'reduce' on a list of dictionaries在字典列表上使用“减少”
【发布时间】：2017-07-16 03:19:32
【问题描述】：

我正在尝试编写一个简单的 Python 函数，它将所有具有 likes 键的值相加。我正在为这项任务使用函数式编程。因此，我需要使用 list-comprehension、map、filter 或 reduce。在这种情况下，我认为 reduce 是一个合理的选择。

def sum_favorites(msgs):
     num_favorites = reduce(lambda x, y: x["likes"] + y["likes"], msgs)
     return num_favorites


content1 = {"likes": 32, ...}
content2 = {"likes": 8, ...}
content3 = {"likes": 16, ...}
contents = [content1, content2, content3]
print(sum_favorites(contents))

问题出现在我实际运行代码时。我似乎收到了以下内容：TypeError: 'int' object is not subscriptable。对我来说，这个错误毫无意义。如果reduce 真的在遍历给定的参数，那么传递给 lambda 函数的每个项目都应该是一个字典 - 每个项目肯定都有一个 likes 键。问题是什么，这个 Python 错误究竟是什么意思？

【问题讨论】：

标签： python dictionary functional-programming itertools

【解决方案1】：

根据 reduce 的实现方式，在第二次 reduce 迭代中，传递给 lambda 的一个操作数将不是 dict，而是到目前为止计算的总和。这会给你你所看到的错误。

为避免这种情况，您可以首先执行列表或生成器理解，以从各种 dicts 中提取“喜欢”处的所有值，然后在这些值上减少 operator.add。或者只使用 sum。

【讨论】：

【解决方案2】：

阅读 Paul 的回复后，我意识到为了确保始终汇总一致的数据类型，我必须启动 reduce 以使用 int 表示“x”并使用字典表示“y”。因此，

def average_favorites(tweets):
    num_favorites = reduce(lambda x, y: x + y["favorites"], tweets, 0)
    return num_favorites

【讨论】：

【解决方案3】：

考虑reduce 的工作原理。 x 是累加器变量，设置为前一个函数的返回值。

第一次迭代

lambda x, y: x["likes"] + y["likes"] = 40

第二次迭代

lambda 40, y: 40["likes"] + y["likes"] = ???

【讨论】：

【解决方案4】：

对我来说，这个错误毫无意义。如果 reduce 是真正遍历给定参数，那么传入 lambda 函数的每个项目都应该是一个字典

不，传递给 lambda 的 first 参数（对于除第一个之外的所有调用）是上一次调用 lambda 的返回值。您的函数返回一个数字，因此调用它时 x 是一个数字，而不是字典。

有两种方法可以解决这个问题。可能更直接的一个是：

num_favorites = reduce(lambda x, y: x + y['likes'], msgs, 0)

0 是 reduce 的“初始化器”参数，它为 x 提供第一个值。现在在每次调用中，x 是运行总和，y 是下一个字典。

另一种方式，只是为了表明它可以做到，是：

result = reduce(lambda x, y: { 'likes': x['likes'] + y['likes'] }, msgs)
num_favorites = result['likes']

这使得 lambda 的返回值是一个带有 likes 键的字典，就像它的参数一样，所以我们一直使用相同的类型。在这种情况下，这是不必要且浪费的，但如果您聚合多个键，这可能是一种有趣的方法。

【讨论】：

【解决方案5】：

在您的代码 sn-p reduce(lambda x, y: x["likes"] + y["likes"], msgs), x 变量最初是列表 msgs (dict) 的第一个元素，但在第二次迭代中它将是 "likes" (@987654326) 的总和@)。

所以，总结喜欢使用reduce函数doc的initializer参数。

def sum_favorites(msgs):
    num_favorites = reduce(lambda x, y: x + y["likes"], msgs, 0)
    return num_favorites

但我相信，使用sum 是一种更 Pythonic 的方式：

def sum_favorites(msgs):
    num_favorites = sum(i['likes'] for i in msgs)
    return num_favorites

【讨论】：