减速器有两个问题：
若您检查温度参数的类型，您将看到它是一个生成器。一个生成器只能遍历一次，因此不能将同一个生成器同时传递给“min”和“max”函数。正确的解决方案是手动遍历它。错误的解决方案（将其转换为列表）可能会导致足够大的输入出现内存不足错误，因为列表将其所有元素都保存在内存中，而生成器没有。
reducer的结果必须是两个元素的元组。所以你需要在另一个元组中组合你的最低和最高温度。
完整的工作方案：

class MaxMinTemperature(MRJob):
    def mapper(self, _, line):
        location, datetime, measure, temperature, w, x, y, z = line.split(',')
        temperature = float(temperature)/10
        if measure in ('TMAX', 'TMIN'):
            yield location, temperature

    def reducer(self, location, temperatures):
        min_temp = next(temperatures)
        max_temp = min_temp
        for item in temperatures:
            min_temp = min(item, min_temp)
            max_temp = max(item, max_temp)
        yield location, (min_temp, max_temp)

问题是 temperatures 在你的 reducer 方法是生成器。
为了更好地理解，让我们创建一个简单的生成器并查看其行为：

def my_gen(an_iterable):
    for item in an_iterable:
        yield item

my_generator = my_gen([1,2,3,4,5])
print(type(my_generator)) # <class 'generator'>

о此类对象的一个特点是，一旦耗尽，就不能重用它：

print(list(my_generator)) # [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(my_generator)) # []

因此顺序执行 max() 以及 min() 导致错误：

my_generator = my_gen([1,2,3,4,5])

print(max(my_generator)) # 5
print(min(my_generator)) # ValueError: min() arg is an empty sequence

所以，不能同时使用同一个生成器 max() 以及 min() 内置函数，因为在第二次使用时，生成器将耗尽。
相反，您可以：
1） 将生成器转换为列表并使用它：

my_generator = my_gen([1,2,3,4,5])
my_list = list(my_generator)

print(max(my_list)) # 5
print(min(my_list)) # 1

2） 或提取1 for loop中生成器的最小值和最大值：

my_generator = my_gen([1,2,3,4,5])

from functools import reduce
val_max, val_min = reduce(lambda x,y: (max(y, x[0]), min(y, x[1])), my_generator, (float('-inf'), float('inf'))) 

print(val_max, val_min) # 5 1

下面的编辑 reducer :

def reducer(self, location, temperatures):
    tempr_list = list(temperatures)
    yield location, max(tempr_list), min(tempr_list)

应该会修正错误。