如何用Python的map函数实现带状态的累计累加操作？

这个问题我太熟了！你当前的map用法之所以达不到预期，是因为map本身是无状态的——每个元素都会被独立传入sum函数，每次计算都是x + 18，完全没用到前一次的结果。要实现带状态的累加，咱们得给map传入一个能记住上一次计算结果的可调用对象，闭包或者类都能搞定这个需求。

方法一：用闭包维护状态 #

闭包可以完美保存内部状态，咱们先写一个生成累加器的工厂函数：

def make_accumulator(initial_value):
    current_total = initial_value
    def accumulator(x):
        nonlocal current_total  # 声明要修改外层函数的变量
        current_total += x
        return current_total
    return accumulator

然后用这个工厂函数创建一个初始值为18的累加器，再传给map：

# 创建带初始状态的累加器
acc = make_accumulator(18)
# 用map处理列表
new_list = list(map(acc, [0,0,0,1,0,2]))
print(new_list)  # 输出: [18, 18, 18, 19, 19, 21]

原理说明： #

• make_accumulator初始化了current_total为你要的初始值18，然后返回内部的accumulator函数。
• 每次map调用accumulator时，nonlocal关键字让函数可以修改外层的current_total，把当前元素x加到总和里，再返回更新后的结果——这样就实现了基于前一次结果的累加。

方法二：用类实现可调用的累加器 #

如果闭包看着有点绕，用类来维护状态更直观，只要给类实现__call__方法，就能把类实例当成函数用：

class Accumulator:
    def __init__(self, initial_value):
        self.current_total = initial_value
    
    def __call__(self, x):
        self.current_total += x
        return self.current_total

使用方式和闭包类似：

acc = Accumulator(18)
new_list = list(map(acc, [0,0,0,1,0,2]))
print(new_list)  # 同样输出: [18, 18, 18, 19, 19, 21]

原理说明： #

• 类的__init__方法初始化了累加的初始值，__call__方法定义了每次被调用时的行为：更新实例的current_total属性，返回新的总和。
• map会把列表里的每个元素依次传给这个类实例，每次调用都会更新实例内部的状态，自然就能实现累加效果。

补充说明 #

其实map本身并不是为带状态操作设计的，它更适合纯函数（输入相同输出就相同的函数）。但通过闭包或类的方式，我们给map传入了一个带内部状态的可调用对象，巧妙实现了你的需求。如果不局限于map，用itertools.accumulate其实更直接，但既然你指定要用map，上面两种方法就完全能解决问题~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahmet Kocaman