注：本文所有代码均经过Python 3.7实际运行检验，保证其严谨性。
Python内置序列函数系列所有文章都以几个术语为基础：可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、序列(sequence)、生成器(generator)等。若对此不太理解，可移步Python随笔4前面部分查看。
今天讨论的主角reduce函数有点特殊，涉及到本文是否有标题党的嫌疑，所以一开始得做一个说明。
reduce函数在Python2时代是在全局命名空间(name space)里的；但到了Python3时代，它就失去了作为全局的内置函数（built-in function，即不用import而可以直接使用的函数）的资格，而被降级成为了一名相对不那么风光的库函数（library function），需要import才能使用它。
所以，如果按照Python3来看的话，本文主角reduce函数是不能称为“内置序列函数”的，但考虑到其功能确实主要用于序列（可迭代对象），曾经的确是风光无限的内置函数，且NumPy库中也有同样功能的reduce函数存在，所以有必要专门说一下此函数。
由于我们现在的讨论是建立在Python3环境之中的，因此，如果要用这位曾是内置函数的reduce函数，需要先进行import操作：
import functools
或者：
from functools import reduce
两种方式按个人习惯可任选其一。
reduce的具体用法是：
functools.reduce(function, iterable[, initializer])——
function：一个有两个参数的函数。
iterable：可迭代对象，本文统一采用序列中的列表作为可迭代对象的例子。function累积性地对列表中的每个元素从左到右逐一进行二目计算（比如两个数相加或相乘），从而达到减少序列中元素数量的目的，最终把序列中的所有元素利用function累积计算成为了一个元素。reduce的意思是减少，符合这个函数表达的功能。
initializer：function的初始作用元素，默认为None。可选参数。
给几个例子：
from functools import reduce
def add(x, y):
return x + y
reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])
Out[11]: 15
def multiply(x, y):
return x * y
reduce(multiply, [1, 2, 3, 4, 5])
Out[13]: 120
拿reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])作说明，最后结果15怎么来的？就是((((1+2)+3)+4)+5)的结果。换句话说，reduce和add函数在里面起的作用就是，add在列表里从左至右进行累积计算，先计算1+2，再把1+2的结果赋值给add(x, y)里面的x，把3赋值给y，一直这样累积计算下去，直到计算完列表里的所有元素为止。
reduce(multiply, [1, 2, 3, 4, 5])也是一样，累积两个数相乘，最后结果实际上是5个数累积相乘的结果，也就是120。
前面说的是reduce函数functools.reduce(function, iterable[, initializer])中的前两个必选参数，那么最后一个initializer如果参与进来又是什么情况呢？
看下面这个例子：
reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5], 6)
Out[14]: 21
添加了一个6之后，最后结果从15变成了21，是什么原因？就是(((((6+1)+2)+3)+4)+5)的计算结果，6是第一次调用函数add(x, y)中的x，1是y，后面2、3、4、5依次累加。
以上就是对functools的库函数reduce的全部介绍。