Hướng Dẫn Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không? ✅

byPhương Pháp •November 24, 2022

0

Kinh Nghiệm Hướng dẫn Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không? 2022

Lê Khánh Vy đang tìm kiếm từ khóa Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không? được Cập Nhật vào lúc : 2022-11-24 17:22:08 . Với phương châm chia sẻ Bí kíp Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết Mới Nhất. Nếu sau khi đọc Post vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comment ở cuối bài để Admin lý giải và hướng dẫn lại nha.

Chức năng tích hợp của Python,

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 là một cách hiệu suất cao và pythonic để tổng hợp một list những giá trị số. Thêm một số trong những số lại với nhau là một bước trung gian phổ biến trong nhiều tính toán, vì vậy >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 là một công cụ khá tiện dụng cho một lập trình viên Python. Nội dung chính Show

Hiểu vấn đề tổng kếtBắt đầu với Python từ >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8Đối số thiết yếu: >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 8Bạn hoàn toàn có thể gọi >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 với hai đối số sau:>>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 8 là một đối số thiết yếu hoàn toàn có thể giữ bất kỳ python hoàn toàn có thể điều chỉnh được. Các thông thường hoàn toàn có thể chứa những giá trị số nhưng cũng hoàn toàn có thể chứa list hoặc bộ tài liệu.Trình tự nốiCác ví dụ khác tổng số lặp của những số >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 14, >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 27 và >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 28. Trong mọi trường hợp, >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 trả về tổng tích lũy kết quả bằng phương pháp sử dụng loại số thích hợp.Trong những ví dụ trên, >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 đang thực hiện một hoạt động và sinh hoạt giải trí nối, do đó, nó chỉ hoạt động và sinh hoạt giải trí với nhiều chủng loại trình tự tương hỗ phối hợp, ngoại trừ những chuỗi:Trong phần này, bạn sẽ xem xét một số trong những ví dụ khác về thời điểm và cách sử dụng >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 trong mã của bạn. Với những ví dụ thực tế này, bạn sẽ biết rằng hiệu suất cao tích hợp này khá tiện dụng khi bạn thực hiện những tính toán yêu cầu tìm tổng số một loạt những số như một bước trung gian.Tìm sản phẩm chấm của hai chuỗiLàm phẳng list những danh sáchSử dụng những lựa chọn thay thế cho >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8Tổng số điểm nổi: >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 95Trong những ví dụ này, cả hai hiệu suất cao trả về cùng một kết quả. Điều này là vì sự bất khả thi của việc thể hiện đúng chuẩn cả hai giá trị >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 02 và >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 03 trong điểm nổi nhị phân:Trong những ví dụ này, cả hai hiệu suất cao trả về cùng một kết quả. Điều này là vì sự bất khả thi của việc thể hiện đúng chuẩn cả hai giá trị >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 02 và >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 03 trong điểm nổi nhị phân:Trong những ví dụ này, cả hai hiệu suất cao trả về cùng một kết quả. Điều này là vì sự bất khả thi của việc thể hiện đúng chuẩn cả hai giá trị >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 02 và >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 03 trong điểm nổi nhị phân:Sum += ý tôi là gì trong Python?Sum hoạt động và sinh hoạt giải trí ra làm sao trong Python?Bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng trên một mảng trong Python không?Sum có trả lại một python int không?

Là một trường hợp sử dụng tương hỗ update và thú vị, bạn hoàn toàn có thể phối hợp những list và bộ tài liệu bằng phương pháp sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8, hoàn toàn có thể thuận tiện khi bạn cần làm phẳng list list.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách:

general techniques and tools

Python’s >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8

Danh sách Concatenate và bộ tài liệu với >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8

summation problems

arguments

alternative tools

Kiến thức này sẽ giúp bạn tiếp cận hiệu suất cao và xử lý và xử lý những vấn đề tổng trong mã của bạn bằng phương pháp sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 hoặc những công cụ chuyên được dùng và thay thế khác.

Hiểu vấn đề tổng kết

Tóm tắt những giá trị số với nhau là một vấn đề khá phổ biến trong lập trình. Ví dụ: giả sử bạn có một list những số [1, 2, 3, 4, 5] và muốn thêm chúng lại với nhau để tính tổng số tiền của chúng. Với số học tiêu chuẩn, bạn sẽ làm một chiếc gì đó như vậy này:

1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15

Theo như toán học, biểu thức này khá đơn giản. Nó hướng dẫn bạn qua một loạt những tương hỗ update ngắn cho tới lúc bạn tìm thấy tổng của tất cả những số.

Nó hoàn toàn có thể thực hiện tính toán rõ ràng này bằng tay thủ công, nhưng hãy tưởng tượng một số trong những tình huống khác mà nó hoàn toàn có thể không thật hoàn toàn có thể. Nếu bạn có một list những số đặc biệt dài, việc thêm bằng tay thủ công hoàn toàn có thể không hiệu suất cao và dễ bị lỗi. Điều gì xảy ra nếu bạn không biết thậm chí biết có bao nhiêu món đồ trong list? Cuối cùng, hãy tưởng tượng một ngữ cảnh trong đó số lượng vật phẩm bạn cần thêm thay đổi một cách linh hoạt hoặc không thể đoán trước.

Trong những tình huống như vậy này, mặc dầu bạn có một list dài hay ngắn, Python hoàn toàn có thể khá hữu ích để xử lý và xử lý những vấn đề tổng kết.summation problems.

Nếu bạn muốn tổng hợp những số bằng phương pháp tạo giải pháp của riêng mình từ đầu, thì bạn hoàn toàn có thể thử sử dụng vòng lặp

>>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 7:

>>>

>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5] >>> total = 0 >>> for number in numbers: ... total += number ... >>> total 15

Ở đây, trước tiên bạn tạo

>>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 và khởi tạo nó thành >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 9. Biến này hoạt động và sinh hoạt giải trí như một bộ tích lũy trong đó bạn tàng trữ kết quả trung gian cho tới lúc bạn nhận được kết quả ở đầu cuối. Vòng lặp lặp qua >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum([]) 0 0 và update >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 bằng phương pháp tích lũy từng giá trị liên tục bằng phương pháp sử dụng một bài tập tăng cường.

Bạn cũng hoàn toàn có thể quấn vòng

>>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 7 trong một hàm. Bằng cách này, bạn hoàn toàn có thể sử dụng lại mã cho những list rất khác nhau:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0

>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5] >>> total = 0 >>> for number in numbers: ... total += number ... >>> total 15

Ở đây, trước tiên bạn tạo

>>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 và khởi tạo nó thành >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 9. Biến này hoạt động và sinh hoạt giải trí như một bộ tích lũy trong đó bạn tàng trữ kết quả trung gian cho tới lúc bạn nhận được kết quả ở đầu cuối. Vòng lặp lặp qua >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum([]) 0 0 và update >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 bằng phương pháp tích lũy từng giá trị liên tục bằng phương pháp sử dụng một bài tập tăng cường.

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15

>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5] >>> total = 0 >>> for number in numbers: ... total += number ... >>> total 15 base case that stops the recursion and a recursive case to call the function and start the implicit loop.

Ở đây, trước tiên bạn tạo

>>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 và khởi tạo nó thành >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 9. Biến này hoạt động và sinh hoạt giải trí như một bộ tích lũy trong đó bạn tàng trữ kết quả trung gian cho tới lúc bạn nhận được kết quả ở đầu cuối. Vòng lặp lặp qua >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum([]) 0 0 và update >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 bằng phương pháp tích lũy từng giá trị liên tục bằng phương pháp sử dụng một bài tập tăng cường.

Bạn cũng hoàn toàn có thể quấn vòng

>>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 7 trong một hàm. Bằng cách này, bạn hoàn toàn có thể sử dụng lại mã cho những list rất khác nhau:

>>>

>>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15

>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5] >>> total = 0 >>> for number in numbers: ... total += number ... >>> total 15

Ở đây, trước tiên bạn tạo

>>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 và khởi tạo nó thành >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 9. Biến này hoạt động và sinh hoạt giải trí như một bộ tích lũy trong đó bạn tàng trữ kết quả trung gian cho tới lúc bạn nhận được kết quả ở đầu cuối. Vòng lặp lặp qua >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum([]) 0 0 và update >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 bằng phương pháp tích lũy từng giá trị liên tục bằng phương pháp sử dụng một bài tập tăng cường.

Bạn cũng hoàn toàn có thể quấn vòng

>>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 7 trong một hàm. Bằng cách này, bạn hoàn toàn có thể sử dụng lại mã cho những list rất khác nhau:

Vì những tổng như vậy này là phổ biến trong lập trình, mã hóa một hàm mới mọi khi bạn cần tổng hợp một số trong những số là rất nhiều việc làm lặp đi lặp lại. Ngoài ra, sử dụng

>>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 1 là giải pháp dễ đọc nhất có sẵn cho bạn.

Python đáp ứng một hiệu suất cao tích hợp chuyên được dùng để xử lý và xử lý vấn đề này. Hàm được gọi là

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 một cách thuận tiện. Vì nó là một hiệu suất cao tích hợp, bạn hoàn toàn có thể sử dụng nó trực tiếp trong mã của tớ mà không cần nhập bất kể thứ gì.

Bắt đầu với Python từ >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8

Khả năng đọc là một trong những nguyên tắc quan trọng nhất đằng sau triết lý Python. Trực quan hóa những gì bạn đang yêu cầu một vòng lặp làm khi tổng hợp một list những giá trị. Bạn muốn nó lặp qua một số trong những số, tích lũy chúng trong một biến trung gian và trả lại tổng ở đầu cuối. Tuy nhiên, có lẽ rằng bạn hoàn toàn có thể tưởng tượng một phiên bản tổng kết dễ đọc hơn mà không cần một vòng lặp. Bạn muốn Python lấy một số trong những số và tổng hợp chúng lại với nhau.

Bây giờ hãy nghĩ về cách

>>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 1 không tổng kết. Sử dụng >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 1 được cho là ít dễ đọc hơn và ít đơn giản hơn so với thậm chí giải pháp nhờ vào vòng lặp.

Đây là nguyên do tại sao Python 2.3 đã thêm

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 như một hàm tích hợp để đáp ứng một giải pháp pythonic cho vấn đề tổng kết. Alex Martelli đã đóng góp hiệu suất cao, ngày này là cú pháp ưa thích để tổng hợp list những giá trị:

>>>

>>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum([]) 0

Ồ! Điều đó ngăn nắp, liệu có phải là nó không? Nó đọc in như tiếng Anh đơn giản và truyền đạt rõ ràng hành vi mà bạn đang thực hiện trong list đầu vào. Sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 dễ đọc hơn vòng lặp >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 7 hoặc cuộc gọi >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 1. Không in như >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 1, >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 không tăng >>> sum([x ** 2 for x in range(1, 6)]) 55 4 khi bạn đáp ứng một khoảng chừng trống hoàn toàn có thể trống. Thay vào đó, nó thuận tiện và đơn giản trả về >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 9.

Bạn hoàn toàn có thể gọi

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 với hai đối số sau:>>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 8 là một đối số thiết yếu hoàn toàn có thể giữ bất kỳ python hoàn toàn có thể điều chỉnh được. Các thông thường hoàn toàn có thể chứa những giá trị số nhưng cũng hoàn toàn có thể chứa list hoặc bộ tài liệu. is a required argument that can hold any Python iterable. The iterable typically contains numeric values but can also contain lists or tuples.>>> sum([1, 2, 3, 4, 5], 100) # Positional argument 115 >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], start=100) # Keyword argument 115 2 là một đối số tùy chọn hoàn toàn có thể giữ giá trị ban đầu. Giá trị này sau đó được thêm vào kết quả ở đầu cuối. Nó mặc định là >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 9. is an optional argument that can hold an initial value. This value is then added to the final result. It defaults to >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 9.

Trong nội bộ,

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 thêm >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], 100) # Positional argument 115 >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], start=100) # Keyword argument 115 2 cộng với những giá trị trong >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 8 từ trái sang phải. Các giá trị trong đầu vào >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 8 thường là những số, nhưng bạn cũng hoàn toàn có thể sử dụng list và bộ tài liệu. Đối số tùy chọn >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], 100) # Positional argument 115 >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], start=100) # Keyword argument 115 2 hoàn toàn có thể đồng ý một số trong những, list hoặc tuple, tùy thuộc vào những gì được truyền đến >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 8. Nó hoàn toàn có thể lấy một chuỗi.

Trong hai phần sau, bạn sẽ học được những điều cơ bản về việc sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 trong mã của tớ.

Đối số thiết yếu: >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 8

Chấp nhận bất kỳ python nào hoàn toàn có thể thay đổi như lập luận đầu tiên của nó làm cho

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 chung, tái sử dụng và đa hình. Vì tính năng này, bạn hoàn toàn có thể sử dụng >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 với list, bộ tài liệu, bộ, đối tượng >>> from decimal import Decimal >>> from fractions import Fraction >>> # Sum floating-point numbers >>> sum([10.2, 12.5, 11.8]) 34.5 >>> sum([10.2, 12.5, 11.8, float("inf")]) inf >>> sum([10.2, 12.5, 11.8, float("nan")]) nan >>> # Sum complex numbers >>> sum([3 + 2j, 5 + 6j]) (8+8j) >>> # Sum Decimal numbers >>> sum([Decimal("10.2"), Decimal("12.5"), Decimal("11.8")]) Decimal('34.5') >>> # Sum Fraction numbers >>> sum([Fraction(51, 5), Fraction(25, 2), Fraction(59, 5)]) Fraction(69, 2) 4 và từ điển:

>>>

>>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6

Ồ! Điều đó ngăn nắp, liệu có phải là nó không? Nó đọc in như tiếng Anh đơn giản và truyền đạt rõ ràng hành vi mà bạn đang thực hiện trong list đầu vào. Sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 dễ đọc hơn vòng lặp >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 7 hoặc cuộc gọi >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 1. Không in như >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 1, >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 không tăng >>> sum([x ** 2 for x in range(1, 6)]) 55 4 khi bạn đáp ứng một khoảng chừng trống hoàn toàn có thể trống. Thay vào đó, nó thuận tiện và đơn giản trả về >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 9.

Bạn hoàn toàn có thể gọi

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 với hai đối số sau:

>>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 8 là một đối số thiết yếu hoàn toàn có thể giữ bất kỳ python hoàn toàn có thể điều chỉnh được. Các thông thường hoàn toàn có thể chứa những giá trị số nhưng cũng hoàn toàn có thể chứa list hoặc bộ tài liệu.

>>>

>>> sum([x ** 2 for x in range(1, 6)]) 55

Ồ! Điều đó ngăn nắp, liệu có phải là nó không? Nó đọc in như tiếng Anh đơn giản và truyền đạt rõ ràng hành vi mà bạn đang thực hiện trong list đầu vào. Sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 dễ đọc hơn vòng lặp >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 7 hoặc cuộc gọi >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 1. Không in như >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 1, >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 không tăng >>> sum([x ** 2 for x in range(1, 6)]) 55 4 khi bạn đáp ứng một khoảng chừng trống hoàn toàn có thể trống. Thay vào đó, nó thuận tiện và đơn giản trả về >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 9.

>>>

>>> sum(x ** 2 for x in range(1, 6)) 55

Ồ! Điều đó ngăn nắp, liệu có phải là nó không? Nó đọc in như tiếng Anh đơn giản và truyền đạt rõ ràng hành vi mà bạn đang thực hiện trong list đầu vào. Sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 dễ đọc hơn vòng lặp >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 7 hoặc cuộc gọi >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 1. Không in như >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 1, >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 không tăng >>> sum([x ** 2 for x in range(1, 6)]) 55 4 khi bạn đáp ứng một khoảng chừng trống hoàn toàn có thể trống. Thay vào đó, nó thuận tiện và đơn giản trả về >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 9.

Bạn hoàn toàn có thể gọi >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 với hai đối số sau:

>>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 8 là một đối số thiết yếu hoàn toàn có thể giữ bất kỳ python hoàn toàn có thể điều chỉnh được. Các thông thường hoàn toàn có thể chứa những giá trị số nhưng cũng hoàn toàn có thể chứa list hoặc bộ tài liệu.

>>>

>>> sum([1, 2, 3, 4, 5], 100) # Positional argument 115 >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], start=100) # Keyword argument 115

Ồ! Điều đó ngăn nắp, liệu có phải là nó không? Nó đọc in như tiếng Anh đơn giản và truyền đạt rõ ràng hành vi mà bạn đang thực hiện trong list đầu vào. Sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 dễ đọc hơn vòng lặp >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 7 hoặc cuộc gọi >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 1. Không in như >>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 1, >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 không tăng >>> sum([x ** 2 for x in range(1, 6)]) 55 4 khi bạn đáp ứng một khoảng chừng trống hoàn toàn có thể trống. Thay vào đó, nó thuận tiện và đơn giản trả về >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 9.

Bạn hoàn toàn có thể gọi

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 với hai đối số sau:

>>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 8 là một đối số thiết yếu hoàn toàn có thể giữ bất kỳ python hoàn toàn có thể điều chỉnh được. Các thông thường hoàn toàn có thể chứa những giá trị số nhưng cũng hoàn toàn có thể chứa list hoặc bộ tài liệu.

>>> sum([1, 2, 3, 4, 5], 100) # Positional argument 115 >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], start=100) # Keyword argument 115 2 là một đối số tùy chọn hoàn toàn có thể giữ giá trị ban đầu. Giá trị này sau đó được thêm vào kết quả ở đầu cuối. Nó mặc định là >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 9.

Dưới đây là một vài ví dụ về việc sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 với những giá trị của nhiều chủng loại số rất khác nhau:

>>>

>>> from decimal import Decimal >>> from fractions import Fraction >>> # Sum floating-point numbers >>> sum([10.2, 12.5, 11.8]) 34.5 >>> sum([10.2, 12.5, 11.8, float("inf")]) inf >>> sum([10.2, 12.5, 11.8, float("nan")]) nan >>> # Sum complex numbers >>> sum([3 + 2j, 5 + 6j]) (8+8j) >>> # Sum Decimal numbers >>> sum([Decimal("10.2"), Decimal("12.5"), Decimal("11.8")]) Decimal('34.5') >>> # Sum Fraction numbers >>> sum([Fraction(51, 5), Fraction(25, 2), Fraction(59, 5)]) Fraction(69, 2)

Ở đây, trước tiên bạn sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 với số điểm nổi. Nó đáng để ý quan tâm là hành vi của hiệu suất cao khi bạn sử dụng những hình tượng đặc biệt >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 19 và >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 20 trong những cuộc gọi >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 21 và >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 22. Biểu tượng đầu tiên đại diện cho một giá trị vô hạn, do đó >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 trả về >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 19. Biểu tượng thứ hai đại diện cho những giá trị NAN (không phải số). Vì bạn hoàn toàn có thể thêm những số với những người dân không phải là người, bạn sẽ nhận được >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 20.floating-point numbers. It’s worth noting the function’s behavior when you use the special symbols >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 19 and >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 20 in the calls >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 21 and >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 22. The first symbol represents an infinite value, so >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 returns >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 19. The second symbol represents NaN (not a number) values. Since you can’t add numbers with non-numbers, you get >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 20 as a result.

Các ví dụ khác tổng số lặp của những số

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 14, >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 27 và >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 28. Trong mọi trường hợp, >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 trả về tổng tích lũy kết quả bằng phương pháp sử dụng loại số thích hợp.

Trình tự nối

Mặc dù

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 đa phần nhằm mục đích hoạt động và sinh hoạt giải trí trên những giá trị số, bạn cũng hoàn toàn có thể sử dụng hàm để nối những chuỗi như list và bộ tài liệu. Để làm điều đó, bạn cần đáp ứng một giá trị phù hợp cho >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], 100) # Positional argument 115 >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], start=100) # Keyword argument 115 2:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 0

Ở đây, trước tiên bạn sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 với số điểm nổi. Nó đáng để ý quan tâm là hành vi của hiệu suất cao khi bạn sử dụng những hình tượng đặc biệt >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 19 và >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 20 trong những cuộc gọi >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 21 và >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 22. Biểu tượng đầu tiên đại diện cho một giá trị vô hạn, do đó >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 trả về >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 19. Biểu tượng thứ hai đại diện cho những giá trị NAN (không phải số). Vì bạn hoàn toàn có thể thêm những số với những người dân không phải là người, bạn sẽ nhận được >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 20.

Các ví dụ khác tổng số lặp của những số

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 14, >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 27 và >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 28. Trong mọi trường hợp, >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 trả về tổng tích lũy kết quả bằng phương pháp sử dụng loại số thích hợp.

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 1

Ở đây, trước tiên bạn sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 với số điểm nổi. Nó đáng để ý quan tâm là hành vi của hiệu suất cao khi bạn sử dụng những hình tượng đặc biệt >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 19 và >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 20 trong những cuộc gọi >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 21 và >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 22. Biểu tượng đầu tiên đại diện cho một giá trị vô hạn, do đó >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 trả về >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 19. Biểu tượng thứ hai đại diện cho những giá trị NAN (không phải số). Vì bạn hoàn toàn có thể thêm những số với những người dân không phải là người, bạn sẽ nhận được >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 20.

Các ví dụ khác tổng số lặp của những số >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 14, >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 27 và >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 28. Trong mọi trường hợp, >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 trả về tổng tích lũy kết quả bằng phương pháp sử dụng loại số thích hợp.

Trình tự nối

Mặc dù

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 đa phần nhằm mục đích hoạt động và sinh hoạt giải trí trên những giá trị số, bạn cũng hoàn toàn có thể sử dụng hàm để nối những chuỗi như list và bộ tài liệu. Để làm điều đó, bạn cần đáp ứng một giá trị phù hợp cho >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], 100) # Positional argument 115 >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], start=100) # Keyword argument 115 2:

Trong những ví dụ này, bạn sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 để phối hợp list và bộ tài liệu. Đây là một tính năng thú vị mà bạn hoàn toàn có thể sử dụng để làm phẳng list những list hoặc một bộ tài liệu. Yêu cầu chính cho những ví dụ này hoạt động và sinh hoạt giải trí là chọn một giá trị phù hợp cho >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], 100) # Positional argument 115 >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], start=100) # Keyword argument 115 2. Ví dụ: nếu bạn muốn phối hợp list, thì >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], 100) # Positional argument 115 >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], start=100) # Keyword argument 115 2 nên phải giữ một list.

Trong những ví dụ trên, >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 đang thực hiện một hoạt động và sinh hoạt giải trí nối, do đó, nó chỉ hoạt động và sinh hoạt giải trí với nhiều chủng loại trình tự tương hỗ phối hợp, ngoại trừ những chuỗi:

Khi bạn nỗ lực sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 để nối những chuỗi, bạn sẽ nhận được >>> sum([x ** 2 for x in range(1, 6)]) 55 4. Như thông điệp ngoại lệ đã cho tất cả chúng ta biết, bạn nên sử dụng >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 38 để nối những chuỗi trong Python. Bạn sẽ thấy những ví dụ về việc sử dụng phương pháp này sau này khi bạn truy cập phần sử dụng những lựa chọn thay thế cho >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8.

Thực hành với Python từ

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 2

Cho đến nay, bạn đã học được những điều cơ bản khi thao tác với

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8. Bạn đã học cách sử dụng hàm này để thêm những giá trị số lại với nhau và cũng để phối hợp những chuỗi như list và bộ tài liệu.

Trong phần này, bạn sẽ xem xét một số trong những ví dụ khác về thời điểm và cách sử dụng >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 trong mã của bạn. Với những ví dụ thực tế này, bạn sẽ biết rằng hiệu suất cao tích hợp này khá tiện dụng khi bạn thực hiện những tính toán yêu cầu tìm tổng số một loạt những số như một bước trung gian.

Bạn cũng tiếp tục học được rằng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 hoàn toàn có thể hữu ích khi bạn thao tác với những list và bộ tài liệu. Một ví dụ đặc biệt mà bạn sẽ xem là lúc bạn cần làm phẳng list những list.average, is the total sum of the values divided by the number of values, or data points, in the sample.

Tính toán tổng tích lũy

Ví dụ đầu tiên mà bạn mã hóa phải làm với cách tận dụng đối số

>>> sum([1, 2, 3, 4, 5], 100) # Positional argument 115 >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], start=100) # Keyword argument 115 2 để tổng hợp những list tích lũy của những giá trị số.

Giả sử bạn đang phát triển một khối mạng lưới hệ thống để quản lý lệch giá của một sản phẩm nhất định tại một số trong những điểm bán hàng rất khác nhau. Mỗi ngày, bạn nhận được một báo cáo đơn vị bán từ mỗi điểm bán. Bạn cần tính toán một cách có khối mạng lưới hệ thống số tiền tích lũy để biết có bao nhiêu đơn vị mà toàn bộ công ty được bán trong tuần. Để xử lý và xử lý vấn đề này, bạn hoàn toàn có thể sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 3

Bằng cách sử dụng

>>> sum([1, 2, 3, 4, 5], 100) # Positional argument 115 >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], start=100) # Keyword argument 115 2, bạn đặt giá trị ban đầu để khởi tạo tổng, được cho phép bạn thêm những đơn vị liên tục vào phần phụ được tính toán trước đó. Vào thời điểm vào buổi tối cuối tuần, bạn sẽ có tổng số lượng đơn vị bán của công ty.

Tính toán giá trị trung bình của một mẫu

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 4

Bên trong

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 52, trước tiên bạn kiểm tra xem mẫu đầu vào có bất kỳ điểm tài liệu nào không. Nếu không, thì bạn sẽ tăng một >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 53 với một thông điệp mô tả. Trong ví dụ này, bạn sử dụng toán tử Walrus để tàng trữ số lượng điểm tài liệu trong biến >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 54 để bạn giành thắng lợi nên phải gọi lại >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 49. Câu lệnh trả về tính toán trung bình số học của mẫu và gửi lại cho mã gọi.

Lưu ý rằng khi bạn gọi

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 52 với một mẫu thích hợp, bạn sẽ nhận được giá trị trung bình mong ước. Nếu bạn gọi >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 52 với một mẫu trống, thì bạn sẽ nhận được >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 53 như mong đợi.

Tìm sản phẩm chấm của hai chuỗi

Một vấn đề khác bạn hoàn toàn có thể xử lý và xử lý bằng phương pháp sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 là tìm sản phẩm DOT của hai chuỗi có độ dài bằng nhau của những giá trị số. Sản phẩm DOT là tổng đại số của những sản phẩm của mỗi cặp giá trị trong những chuỗi đầu vào. Ví dụ: nếu bạn có những chuỗi (1, 2, 3) và (4, 5, 6), thì bạn hoàn toàn có thể tính toán sản phẩm DOT của tớ bằng tay thủ công minh phương pháp sử dụng tương hỗ update và nhân:

1 × 4 + 2 × 5 + 3 × 6 = 32

Để trích xuất những cặp giá trị liên tục từ những chuỗi đầu vào, bạn hoàn toàn có thể sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 60. Sau đó, bạn hoàn toàn có thể sử dụng biểu thức máy phát để nhân mỗi cặp giá trị. Cuối cùng, >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 hoàn toàn có thể tổng hợp những sản phẩm:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 5

Với

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 60, bạn tạo một list những bộ tài liệu với những giá trị từ mỗi chuỗi đầu vào. Các vòng biểu thức của trình tạo trên mỗi tuple trong khi nhân những cặp giá trị liên tục được sắp xếp trước đó bởi >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 60. Bước ở đầu cuối là thêm những sản phẩm với nhau bằng phương pháp sử dụng >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8.

Mã trong ví dụ trên hoạt động và sinh hoạt giải trí. Tuy nhiên, sản phẩm DOT được xác định cho những chuỗi có độ dài bằng nhau, vậy điều gì xảy ra nếu bạn đáp ứng những chuỗi với những độ dài rất khác nhau? Trong trường hợp đó,

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 60 bỏ qua những giá trị tương hỗ update từ chuỗi dài nhất, dẫn đến kết quả không đúng chuẩn.

Để đối phó với kĩ năng này, bạn hoàn toàn có thể kết thúc cuộc gọi đến

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 trong một hiệu suất cao tùy chỉnh và đáp ứng một kiểm tra thích hợp cho độ dài của những chuỗi đầu vào:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 6

Ở đây,

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 67 lấy hai chuỗi làm đối số và trả về sản phẩm DOT tương ứng của chúng. Nếu những chuỗi đầu vào có độ dài rất khác nhau, thì hàm tăng >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 53.

Nhúng hiệu suất cao vào một hiệu suất cao tùy chỉnh được cho phép bạn sử dụng lại mã. Nó cũng đáp ứng cho bạn thời cơ để đặt tên cho hiệu suất cao một cách mô tả để người tiêu dùng biết hiệu suất cao làm gì chỉ bằng phương pháp đọc tên của nó.

Làm phẳng list những list

Làm phẳng list những list là một trách nhiệm phổ biến trong Python. Giả sử bạn có một list những list và nên phải làm phẳng nó vào một list duy nhất chứa tất cả những mục từ những list lồng nhau ban đầu. Bạn hoàn toàn có thể sử dụng bất kỳ cách tiếp cận nào để làm phẳng list trong Python. Ví dụ: bạn hoàn toàn có thể sử dụng vòng lặp

>>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 7, như trong mã sau:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 7

Bên trong

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 70, vòng lặp lặp lại trên tất cả những list lồng nhau có trong >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 71. Sau đó, nó phối hợp chúng trong >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 72 bằng phương pháp sử dụng một hoạt động và sinh hoạt giải trí gán tăng cường (>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 73). Kết quả là, bạn nhận được một list phẳng với tất cả những mục từ những list lồng nhau ban đầu.

Nhưng hãy giữ! Bạn đã học được cách sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 để nối những chuỗi trong hướng dẫn này. Bạn hoàn toàn có thể sử dụng tính năng đó để làm phẳng list những list như bạn đã làm trong ví dụ trên không? Đúng! Đây là cách: làm thế nào:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 8

Nó thật nhanh! Một dòng mã duy nhất và

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 75 hiện là một list phẳng. Tuy nhiên, sử dụng >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 không còn vẻ như thể giải pháp nhanh nhất có thể.

Một nhược điểm quan trọng của bất kỳ giải pháp nào ý niệm sự phối hợp là đằng sau hậu trường, mọi bước trung gian đều tạo ra một list mới. Điều này hoàn toàn có thể khá tiêu tốn lãng phí về mặt sử dụng bộ nhớ. Danh sách ở đầu cuối được trả lại chỉ là list được tạo mới gần đây nhất trong số tất cả những list được tạo ra ở mỗi vòng link. Thay vào đó, sử dụng list hiểu biết rằng bạn tạo và trả về chỉ một list:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 9

Phiên bản mới này của

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 70 hiệu suất cao hơn và ít tiêu tốn lãng phí hơn về mặt sử dụng bộ nhớ. Tuy nhiên, những toàn diện lồng nhau hoàn toàn có thể là một thách thức để đọc và hiểu.

Sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 78 có lẽ rằng là cách dễ đọc và pythonic nhất để làm phẳng list list:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 0

Trong phiên bản

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 70 này, ai đó đang đọc mã của bạn hoàn toàn có thể thấy rằng hiệu suất cao lặp lại trên mỗi >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 80 trong >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 71. Bên trong vòng >>> from functools import reduce >>> from operator import add >>> reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> reduce(add, []) Traceback (most recent call last): ... TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 7 đầu tiên này, nó đã lặp lại trên mỗi >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 83 trong >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 80 để ở đầu cuối đưa ra list >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 72 mới với >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 78. Giống như sự hiểu biết từ trước đó, giải pháp này chỉ tạo ra một list trong quy trình. Một lợi thế của giải pháp này là nó rất dễ đọc.

Sử dụng những lựa chọn thay thế cho >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8

Như bạn đã học,

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 rất hữu ích khi thao tác với những giá trị số nói chung. Tuy nhiên, khi nói đến việc thao tác với những số điểm nổi, Python đáp ứng một công cụ thay thế. Trong >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 89, bạn sẽ tìm thấy một hàm gọi là >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90 hoàn toàn có thể giúp bạn cải tổ độ đúng chuẩn chung của những tính toán dấu phẩy động của bạn.

Bạn hoàn toàn có thể có một trách nhiệm mà bạn muốn phối hợp hoặc chuỗi một số trong những lần lặp để bạn hoàn toàn có thể thao tác với chúng như một. Đối với ngữ cảnh này, bạn hoàn toàn có thể tìm đến hiệu suất cao mô -đun

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 91 >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 92.

Bạn cũng hoàn toàn có thể có một trách nhiệm mà bạn muốn phối hợp một list những chuỗi. Bạn đã học được trong hướng dẫn này rằng không còn cách nào để sử dụng

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 để nối những chuỗi. Chức năng này chỉ được xây dựng để phối hợp chuỗi. Giải pháp thay thế pythonic nhất là sử dụng >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 38.

Tổng số điểm nổi: >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 95

Nếu mã của bạn liên tục tổng số những số điểm nổi với

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8, thì bạn nên xem xét sử dụng >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 95 thay thế. Hàm này thực hiện những tính toán dấu phẩy động thận trọng hơn >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8, giúp cải tổ độ đúng chuẩn của tính toán của bạn.

Theo tài liệu của tớ,

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90, tránh mất độ đúng chuẩn bằng phương pháp theo dõi nhiều khoản tiền trung gian. Tài liệu đáp ứng ví dụ sau:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 1

Với

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90, bạn nhận được kết quả đúng chuẩn hơn. Tuy nhiên, bạn nên lưu ý rằng >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90 không xử lý và xử lý được lỗi đại diện trong số học dấu phẩy động. Ví dụ sau đây mày mò số lượng giới hạn này:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 2

Với

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90, bạn nhận được kết quả đúng chuẩn hơn. Tuy nhiên, bạn nên lưu ý rằng >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90 không xử lý và xử lý được lỗi đại diện trong số học dấu phẩy động. Ví dụ sau đây mày mò số lượng giới hạn này:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 3

Với

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90, bạn nhận được kết quả đúng chuẩn hơn. Tuy nhiên, bạn nên lưu ý rằng >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90 không xử lý và xử lý được lỗi đại diện trong số học dấu phẩy động. Ví dụ sau đây mày mò số lượng giới hạn này:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 4

Với

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90, bạn nhận được kết quả đúng chuẩn hơn. Tuy nhiên, bạn nên lưu ý rằng >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90 không xử lý và xử lý được lỗi đại diện trong số học dấu phẩy động. Ví dụ sau đây mày mò số lượng giới hạn này:

Trong những ví dụ này, cả hai hiệu suất cao trả về cùng một kết quả. Điều này là vì sự bất khả thi của việc thể hiện đúng chuẩn cả hai giá trị >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 02 và >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 03 trong điểm nổi nhị phân:

Tuy nhiên, không in như

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8, >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90 hoàn toàn có thể giúp bạn giảm sự Viral lỗi điểm nổi khi bạn thêm những số rất lớn và rất nhỏ lại với nhau:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 5

Với

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90, bạn nhận được kết quả đúng chuẩn hơn. Tuy nhiên, bạn nên lưu ý rằng >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90 không xử lý và xử lý được lỗi đại diện trong số học dấu phẩy động. Ví dụ sau đây mày mò số lượng giới hạn này:

Trong những ví dụ này, cả hai hiệu suất cao trả về cùng một kết quả. Điều này là vì sự bất khả thi của việc thể hiện đúng chuẩn cả hai giá trị

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 02 và >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 03 trong điểm nổi nhị phân:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 6

Với

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90, bạn nhận được kết quả đúng chuẩn hơn. Tuy nhiên, bạn nên lưu ý rằng >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90 không xử lý và xử lý được lỗi đại diện trong số học dấu phẩy động. Ví dụ sau đây mày mò số lượng giới hạn này:iterable unpacking operator (>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 20). This operator unpacks all the input iterables so that >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 92 can work with them and generate the corresponding iterator. The final step is to call >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 17 to build the desired flat list.

Trong những ví dụ này, cả hai hiệu suất cao trả về cùng một kết quả. Điều này là vì sự bất khả thi của việc thể hiện đúng chuẩn cả hai giá trị >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 02 và >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 03 trong điểm nổi nhị phân:

Tuy nhiên, không in như

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8, >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90 hoàn toàn có thể giúp bạn giảm sự Viral lỗi điểm nổi khi bạn thêm những số rất lớn và rất nhỏ lại với nhau:

>>>

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 7

Với

>>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90, bạn nhận được kết quả đúng chuẩn hơn. Tuy nhiên, bạn nên lưu ý rằng >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90 không xử lý và xử lý được lỗi đại diện trong số học dấu phẩy động. Ví dụ sau đây mày mò số lượng giới hạn này:

Trong những ví dụ này, cả hai hiệu suất cao trả về cùng một kết quả. Điều này là vì sự bất khả thi của việc thể hiện đúng chuẩn cả hai giá trị >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 02 và >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 03 trong điểm nổi nhị phân:

Tuy nhiên, không in như

>>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8, >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90 hoàn toàn có thể giúp bạn giảm sự Viral lỗi điểm nổi khi bạn thêm những số rất lớn và rất nhỏ lại với nhau:summation problems in your code. If you’re dealing with math computations that require summing numeric values, then >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 can be your lifesaver.

Ồ! Ví dụ thứ hai là khá đáng ngạc nhiên và hoàn toàn đánh bại >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8. Với >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8, kết quả là bạn nhận được >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 08. Điều này khá xa so với kết quả đúng chuẩn của >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 09, khi bạn nhận được với >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 90.

general techniques and tools

Python’s >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8

Khi bạn gọi >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 92, bạn sẽ nhận được một trình lặp của những mục từ những vòng lặp đầu vào. Trong ví dụ này, bạn truy cập những mục liên tục từ >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum([]) 0 0 bằng phương pháp sử dụng >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 16. Nếu bạn muốn thao tác với một list thay thế, thì bạn hoàn toàn có thể sử dụng >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 17 để tiêu thụ trình lặp và trả về list Python thông thường.

summation problems

>>> # Use a list >>> sum([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> # Use a tuple >>> sum((1, 2, 3, 4, 5)) 15 >>> # Use a set >>> sum(1, 2, 3, 4, 5) 15 >>> # Use a range >>> sum(range(1, 6)) 15 >>> # Use a dictionary >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three") 6 >>> sum(1: "one", 2: "two", 3: "three".keys()) 6 8 and >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], 100) # Positional argument 115 >>> sum([1, 2, 3, 4, 5], start=100) # Keyword argument 115 2 arguments

alternative tools

Với kiến thức này, giờ đây bạn hoàn toàn có thể thêm nhiều giá trị số lại với nhau theo cách pythonic, dễ đọc và hiệu suất cao.

Sum += ý tôi là gì trong Python?

sum += i in như.sum = sum + i;Bạn đang nói: Set Set Sum bằng với chính nó cộng với i.Có lý?Nó chỉ là ký hiệu ngắn lại.Set sum equal to itself plus i.” Make sense? It's just shorter notation.

Sum hoạt động và sinh hoạt giải trí ra làm sao trong Python?

Hàm python sum () thêm tất cả những giá trị số trong một số trong những lượng, ví dụ như một list và trả về tổng số những giá trị đó.SUM () tính toán tổng số của tất cả số dấu phẩy động và số nguyên.adds up all the numerical values in an iterable, such as a list, and returns the total of those values. sum() calculates the total of both floating-point numbers and integers.

Bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng trên một mảng trong Python không?

Python numpy sum () Chức năng cú pháp Các phần tử mảng được sử dụng để tính tổng.Nếu trục không được đáp ứng, tổng của tất cả những phần tử được trả về.Nếu trục là một bộ tài liệu của INT, tổng của tất cả những phần tử trong những trục đã cho được trả về.Chúng tôi hoàn toàn có thể chỉ định DTYPE để chỉ định kiểu tài liệu đầu ra được trả về.The array elements are used to calculate the sum. If the axis is not provided, the sum of all the elements is returned. If the axis is a tuple of ints, the sum of all the elements in the given axes is returned. We can specify dtype to specify the returned output data type.

Sum có trả lại một python int không?

Giá trị trả về của hàm sum () trong python loại trả về hoàn toàn có thể là, số nguyên.The Return Type can be, integer.Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không? programming python Def sum Python Sum Python Sum loop Python Sum list Python

Video Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không? ?

Bạn vừa tham khảo Post Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Review Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không? tiên tiến nhất

Share Link Down Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không? miễn phí

Heros đang tìm một số trong những ShareLink Tải Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không? miễn phí.

Giải đáp thắc mắc về Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không?

Nếu sau khi đọc nội dung bài viết Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không? vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Admin lý giải và hướng dẫn lại nha #Hướng #dẫn #sum #variable #python #bạn #có #thể #sử #dụng #tổng #làm #biến #trong #python #không - Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không? - 2022-11-24 17:22:08

Related posts:

Tags: KinhNghiệm

Hướng Dẫn Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không? ✅

Kinh Nghiệm Hướng dẫn Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không? 2022

Hiểu vấn đề tổng kết

Bắt đầu với Python từ >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8

Bạn hoàn toàn có thể gọi >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8 với hai đối số sau:

Trình tự nối

Tìm sản phẩm chấm của hai chuỗi

Làm phẳng list những list

Sử dụng những lựa chọn thay thế cho >>> def sum_numbers(numbers): ... if len(numbers) == 0: ... return 0 ... return numbers[0] + sum_numbers(numbers[1:]) ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 8

Tổng số điểm nổi: >>> def sum_numbers(numbers): ... total = 0 ... for number in numbers: ... total += number ... return total ... >>> sum_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) 15 >>> sum_numbers([]) 0 95

Sum += ý tôi là gì trong Python?

Sum hoạt động và sinh hoạt giải trí ra làm sao trong Python?

Bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng trên một mảng trong Python không?

Sum có trả lại một python int không?

Video Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không? ?

Share Link Down Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không? miễn phí

Giải đáp thắc mắc về Hướng dẫn can you use sum as a variable in python? - bạn hoàn toàn có thể sử dụng tổng làm biến trong python không?

Post a Comment

Hỏi về Phone 02856784128 ✅

Review Teacher wish list 2022 đà nẵng ✅

AirPod hết pin không đều

Hướng Dẫn Khác nhau giữa ComboBox và ListBox ✅

Review Hướng dẫn up rom Vsmart Active 3 ✅

Biểu mẫu liên hệ

Discuss