模仿reduce的运行逻辑，自定义（def）并测试自己的myreduce高阶函数，要求实现类似的功能（注意：不能在自定义函数里面再次调用map等库函数）。

在Python中，`reduce()`函数通常用于累积操作，比如计算列表元素的乘积或求和。然而，由于从Python 3.0开始，`reduce()`被移到了`functools`模块中，为了实现类似的功能，我们可以创建一个名为`myreduce`的自定义函数，模拟`reduce`的行为。这里是一个简单的例子：

from functools import reduce

# 自定义myreduce函数，类似于reduce但不依赖于内建函数
def myreduce(function, iterable, initial=None):
    if initial is None:
        return _myreduce_iterative(function, iterable)
    else:
        return _myreduce_initial(function, iterable, initial)

# 使用迭代方式实现reduce功能
def _myreduce_iterative(function, iterable):
    result = iterable[0]
    for item in iterable[1:]:
        result = function(result, item)
    return result

# 使用初始值的方式实现reduce功能
def _myreduce_initial(function, iterable, initial):
    result = initial
    for item in iterable:
        result = function(result, item)
    return result

# 测试myreduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
product = myreduce(lambda x, y: x * y, numbers, 1)  # 求乘积，初始值设为1
sum_ = myreduce(lambda x, y: x + y, numbers)  # 求和
print(f"Product: {product}, Sum: {sum_}")

# 注意：这里的myreduce并没有直接使用map，而是实现了reduce的核心逻辑