How do I concatenate strings in a while loop?
So I’m trying to make it so I can type multiples strings and it will concatenate all of them. But everytime it just returns one string and doesn’t add them.
4 Answers 4
Here’s what I assume you’re trying to do:
But really you should do it like this:
And when you learn itertools magic you could make something (admittedly ugly) like.
Issue with your code is, you did not put proper break condition, rather your just returned after reading first input item.
I have implemented it in python 2.7
Hope it will work !!
In your code, you are always returning s, the string the user entered. And that return will cause the function so say: ‘Hey, I’m done. You can go on now.’ All the statements after the return statements won’t get called and your program will jump out of the loop directly.
Therefore, remove all of the returns im your loop, as you don’t want to end the function while the user is still entering their strings. And you should consider using raw_input() because the normal input() will obly allow entering integers, like this:
You should notice, that the statement a += s is the same as a = a + s.
Next, the input message in your loop will probably distract the user a lot, when he is entering his strings. You could print a message to him and request input without a message in the loop then. However, thats not neccessary for your code to work, obviously. Here an example:
Finally, one thing to optimize would be your condition to end the loop. As it is now, it will always add the string once more. To solve this you can add a condition in your while-loop to check if the user entered an empty string:
Python как добавить к циклу сложение
Besides the while statement just introduced, Python uses the usual flow control statements known from other languages, with some twists.
4.1. if Statements¶
Perhaps the most well-known statement type is the if statement. For example:
There can be zero or more elif parts, and the else part is optional. The keyword ‘ elif ’ is short for ‘else if’, and is useful to avoid excessive indentation. An if … elif … elif … sequence is a substitute for the switch or case statements found in other languages.
If you’re comparing the same value to several constants, or checking for specific types or attributes, you may also find the match statement useful. For more details see match Statements .
4.2. for Statements¶
The for statement in Python differs a bit from what you may be used to in C or Pascal. Rather than always iterating over an arithmetic progression of numbers (like in Pascal), or giving the user the ability to define both the iteration step and halting condition (as C), Python’s for statement iterates over the items of any sequence (a list or a string), in the order that they appear in the sequence. For example (no pun intended):
Code that modifies a collection while iterating over that same collection can be tricky to get right. Instead, it is usually more straight-forward to loop over a copy of the collection or to create a new collection:
4.3. The range() Function¶
If you do need to iterate over a sequence of numbers, the built-in function range() comes in handy. It generates arithmetic progressions:
The given end point is never part of the generated sequence; range(10) generates 10 values, the legal indices for items of a sequence of length 10. It is possible to let the range start at another number, or to specify a different increment (even negative; sometimes this is called the ‘step’):
To iterate over the indices of a sequence, you can combine range() and len() as follows:
In most such cases, however, it is convenient to use the enumerate() function, see Looping Techniques .
A strange thing happens if you just print a range:
In many ways the object returned by range() behaves as if it is a list, but in fact it isn’t. It is an object which returns the successive items of the desired sequence when you iterate over it, but it doesn’t really make the list, thus saving space.
We say such an object is iterable , that is, suitable as a target for functions and constructs that expect something from which they can obtain successive items until the supply is exhausted. We have seen that the for statement is such a construct, while an example of a function that takes an iterable is sum() :
Later we will see more functions that return iterables and take iterables as arguments. In chapter Data Structures , we will discuss in more detail about list() .
4.4. break and continue Statements, and else Clauses on Loops¶
The break statement, like in C, breaks out of the innermost enclosing for or while loop.
Loop statements may have an else clause; it is executed when the loop terminates through exhaustion of the iterable (with for ) or when the condition becomes false (with while ), but not when the loop is terminated by a break statement. This is exemplified by the following loop, which searches for prime numbers:
(Yes, this is the correct code. Look closely: the else clause belongs to the for loop, not the if statement.)
When used with a loop, the else clause has more in common with the else clause of a try statement than it does with that of if statements: a try statement’s else clause runs when no exception occurs, and a loop’s else clause runs when no break occurs. For more on the try statement and exceptions, see Handling Exceptions .
The continue statement, also borrowed from C, continues with the next iteration of the loop:
4.5. pass Statements¶
The pass statement does nothing. It can be used when a statement is required syntactically but the program requires no action. For example:
This is commonly used for creating minimal classes:
Another place pass can be used is as a place-holder for a function or conditional body when you are working on new code, allowing you to keep thinking at a more abstract level. The pass is silently ignored:
4.6. match Statements¶
A match statement takes an expression and compares its value to successive patterns given as one or more case blocks. This is superficially similar to a switch statement in C, Java or JavaScript (and many other languages), but it can also extract components (sequence elements or object attributes) from the value into variables.
The simplest form compares a subject value against one or more literals:
Note the last block: the “variable name” _ acts as a wildcard and never fails to match. If no case matches, none of the branches is executed.
You can combine several literals in a single pattern using | (“or”):
Patterns can look like unpacking assignments, and can be used to bind variables:
Study that one carefully! The first pattern has two literals, and can be thought of as an extension of the literal pattern shown above. But the next two patterns combine a literal and a variable, and the variable binds a value from the subject ( point ). The fourth pattern captures two values, which makes it conceptually similar to the unpacking assignment (x, y) = point .
If you are using classes to structure your data you can use the class name followed by an argument list resembling a constructor, but with the ability to capture attributes into variables:
You can use positional parameters with some builtin classes that provide an ordering for their attributes (e.g. dataclasses). You can also define a specific position for attributes in patterns by setting the __match_args__ special attribute in your classes. If it’s set to (“x”, “y”), the following patterns are all equivalent (and all bind the y attribute to the var variable):
A recommended way to read patterns is to look at them as an extended form of what you would put on the left of an assignment, to understand which variables would be set to what. Only the standalone names (like var above) are assigned to by a match statement. Dotted names (like foo.bar ), attribute names (the x= and y= above) or class names (recognized by the “(…)” next to them like Point above) are never assigned to.
Patterns can be arbitrarily nested. For example, if we have a short list of points, we could match it like this:
We can add an if clause to a pattern, known as a “guard”. If the guard is false, match goes on to try the next case block. Note that value capture happens before the guard is evaluated:
Several other key features of this statement:
Like unpacking assignments, tuple and list patterns have exactly the same meaning and actually match arbitrary sequences. An important exception is that they don’t match iterators or strings.
Sequence patterns support extended unpacking: [x, y, *rest] and (x, y, *rest) work similar to unpacking assignments. The name after * may also be _ , so (x, y, *_) matches a sequence of at least two items without binding the remaining items.
Mapping patterns: captures the «bandwidth» and «latency» values from a dictionary. Unlike sequence patterns, extra keys are ignored. An unpacking like **rest is also supported. (But **_ would be redundant, so it is not allowed.)
Subpatterns may be captured using the as keyword:
will capture the second element of the input as p2 (as long as the input is a sequence of two points)
Most literals are compared by equality, however the singletons True , False and None are compared by identity.
Patterns may use named constants. These must be dotted names to prevent them from being interpreted as capture variable:
For a more detailed explanation and additional examples, you can look into PEP 636 which is written in a tutorial format.
4.7. Defining Functions¶
We can create a function that writes the Fibonacci series to an arbitrary boundary:
The keyword def introduces a function definition. It must be followed by the function name and the parenthesized list of formal parameters. The statements that form the body of the function start at the next line, and must be indented.
The first statement of the function body can optionally be a string literal; this string literal is the function’s documentation string, or docstring. (More about docstrings can be found in the section Documentation Strings .) There are tools which use docstrings to automatically produce online or printed documentation, or to let the user interactively browse through code; it’s good practice to include docstrings in code that you write, so make a habit of it.
The execution of a function introduces a new symbol table used for the local variables of the function. More precisely, all variable assignments in a function store the value in the local symbol table; whereas variable references first look in the local symbol table, then in the local symbol tables of enclosing functions, then in the global symbol table, and finally in the table of built-in names. Thus, global variables and variables of enclosing functions cannot be directly assigned a value within a function (unless, for global variables, named in a global statement, or, for variables of enclosing functions, named in a nonlocal statement), although they may be referenced.
The actual parameters (arguments) to a function call are introduced in the local symbol table of the called function when it is called; thus, arguments are passed using call by value (where the value is always an object reference, not the value of the object). 1 When a function calls another function, or calls itself recursively, a new local symbol table is created for that call.
A function definition associates the function name with the function object in the current symbol table. The interpreter recognizes the object pointed to by that name as a user-defined function. Other names can also point to that same function object and can also be used to access the function:
Coming from other languages, you might object that fib is not a function but a procedure since it doesn’t return a value. In fact, even functions without a return statement do return a value, albeit a rather boring one. This value is called None (it’s a built-in name). Writing the value None is normally suppressed by the interpreter if it would be the only value written. You can see it if you really want to using print() :
It is simple to write a function that returns a list of the numbers of the Fibonacci series, instead of printing it:
This example, as usual, demonstrates some new Python features:
The return statement returns with a value from a function. return without an expression argument returns None . Falling off the end of a function also returns None .
The statement result.append(a) calls a method of the list object result . A method is a function that ‘belongs’ to an object and is named obj.methodname , where obj is some object (this may be an expression), and methodname is the name of a method that is defined by the object’s type. Different types define different methods. Methods of different types may have the same name without causing ambiguity. (It is possible to define your own object types and methods, using classes, see Classes ) The method append() shown in the example is defined for list objects; it adds a new element at the end of the list. In this example it is equivalent to result = result + [a] , but more efficient.
4.8. More on Defining Functions¶
It is also possible to define functions with a variable number of arguments. There are three forms, which can be combined.
4.8.1. Default Argument Values¶
The most useful form is to specify a default value for one or more arguments. This creates a function that can be called with fewer arguments than it is defined to allow. For example:
This function can be called in several ways:
giving only the mandatory argument: ask_ok(‘Do you really want to quit?’)
giving one of the optional arguments: ask_ok(‘OK to overwrite the file?’, 2)
or even giving all arguments: ask_ok(‘OK to overwrite the file?’, 2, ‘Come on, only yes or no!’)
This example also introduces the in keyword. This tests whether or not a sequence contains a certain value.
The default values are evaluated at the point of function definition in the defining scope, so that
Important warning: The default value is evaluated only once. This makes a difference when the default is a mutable object such as a list, dictionary, or instances of most classes. For example, the following function accumulates the arguments passed to it on subsequent calls:
This will print
If you don’t want the default to be shared between subsequent calls, you can write the function like this instead:
4.8.2. Keyword Arguments¶
Functions can also be called using keyword arguments of the form kwarg=value . For instance, the following function:
accepts one required argument ( voltage ) and three optional arguments ( state , action , and type ). This function can be called in any of the following ways:
but all the following calls would be invalid:
In a function call, keyword arguments must follow positional arguments. All the keyword arguments passed must match one of the arguments accepted by the function (e.g. actor is not a valid argument for the parrot function), and their order is not important. This also includes non-optional arguments (e.g. parrot(voltage=1000) is valid too). No argument may receive a value more than once. Here’s an example that fails due to this restriction:
When a final formal parameter of the form **name is present, it receives a dictionary (see Mapping Types — dict ) containing all keyword arguments except for those corresponding to a formal parameter. This may be combined with a formal parameter of the form *name (described in the next subsection) which receives a tuple containing the positional arguments beyond the formal parameter list. ( *name must occur before **name .) For example, if we define a function like this:
It could be called like this:
and of course it would print:
Note that the order in which the keyword arguments are printed is guaranteed to match the order in which they were provided in the function call.
4.8.3. Special parameters¶
By default, arguments may be passed to a Python function either by position or explicitly by keyword. For readability and performance, it makes sense to restrict the way arguments can be passed so that a developer need only look at the function definition to determine if items are passed by position, by position or keyword, or by keyword.
A function definition may look like:
where / and * are optional. If used, these symbols indicate the kind of parameter by how the arguments may be passed to the function: positional-only, positional-or-keyword, and keyword-only. Keyword parameters are also referred to as named parameters.
4.8.3.1. Positional-or-Keyword Arguments¶
If / and * are not present in the function definition, arguments may be passed to a function by position or by keyword.
4.8.3.2. Positional-Only Parameters¶
Looking at this in a bit more detail, it is possible to mark certain parameters as positional-only. If positional-only, the parameters’ order matters, and the parameters cannot be passed by keyword. Positional-only parameters are placed before a / (forward-slash). The / is used to logically separate the positional-only parameters from the rest of the parameters. If there is no / in the function definition, there are no positional-only parameters.
Parameters following the / may be positional-or-keyword or keyword-only.
4.8.3.3. Keyword-Only Arguments¶
To mark parameters as keyword-only, indicating the parameters must be passed by keyword argument, place an * in the arguments list just before the first keyword-only parameter.
4.8.3.4. Function Examples¶
Consider the following example function definitions paying close attention to the markers / and * :
The first function definition, standard_arg , the most familiar form, places no restrictions on the calling convention and arguments may be passed by position or keyword:
The second function pos_only_arg is restricted to only use positional parameters as there is a / in the function definition:
The third function kwd_only_args only allows keyword arguments as indicated by a * in the function definition:
And the last uses all three calling conventions in the same function definition:
Finally, consider this function definition which has a potential collision between the positional argument name and **kwds which has name as a key:
There is no possible call that will make it return True as the keyword ‘name’ will always bind to the first parameter. For example:
But using / (positional only arguments), it is possible since it allows name as a positional argument and ‘name’ as a key in the keyword arguments:
In other words, the names of positional-only parameters can be used in **kwds without ambiguity.
4.8.3.5. Recap¶
The use case will determine which parameters to use in the function definition:
Use positional-only if you want the name of the parameters to not be available to the user. This is useful when parameter names have no real meaning, if you want to enforce the order of the arguments when the function is called or if you need to take some positional parameters and arbitrary keywords.
Use keyword-only when names have meaning and the function definition is more understandable by being explicit with names or you want to prevent users relying on the position of the argument being passed.
For an API, use positional-only to prevent breaking API changes if the parameter’s name is modified in the future.
4.8.4. Arbitrary Argument Lists¶
Finally, the least frequently used option is to specify that a function can be called with an arbitrary number of arguments. These arguments will be wrapped up in a tuple (see Tuples and Sequences ). Before the variable number of arguments, zero or more normal arguments may occur.
Normally, these variadic arguments will be last in the list of formal parameters, because they scoop up all remaining input arguments that are passed to the function. Any formal parameters which occur after the *args parameter are ‘keyword-only’ arguments, meaning that they can only be used as keywords rather than positional arguments.
4.8.5. Unpacking Argument Lists¶
The reverse situation occurs when the arguments are already in a list or tuple but need to be unpacked for a function call requiring separate positional arguments. For instance, the built-in range() function expects separate start and stop arguments. If they are not available separately, write the function call with the * -operator to unpack the arguments out of a list or tuple:
In the same fashion, dictionaries can deliver keyword arguments with the ** -operator:
4.8.6. Lambda Expressions¶
Small anonymous functions can be created with the lambda keyword. This function returns the sum of its two arguments: lambda a, b: a+b . Lambda functions can be used wherever function objects are required. They are syntactically restricted to a single expression. Semantically, they are just syntactic sugar for a normal function definition. Like nested function definitions, lambda functions can reference variables from the containing scope:
The above example uses a lambda expression to return a function. Another use is to pass a small function as an argument:
4.8.7. Documentation Strings¶
Here are some conventions about the content and formatting of documentation strings.
The first line should always be a short, concise summary of the object’s purpose. For brevity, it should not explicitly state the object’s name or type, since these are available by other means (except if the name happens to be a verb describing a function’s operation). This line should begin with a capital letter and end with a period.
If there are more lines in the documentation string, the second line should be blank, visually separating the summary from the rest of the description. The following lines should be one or more paragraphs describing the object’s calling conventions, its side effects, etc.
The Python parser does not strip indentation from multi-line string literals in Python, so tools that process documentation have to strip indentation if desired. This is done using the following convention. The first non-blank line after the first line of the string determines the amount of indentation for the entire documentation string. (We can’t use the first line since it is generally adjacent to the string’s opening quotes so its indentation is not apparent in the string literal.) Whitespace “equivalent” to this indentation is then stripped from the start of all lines of the string. Lines that are indented less should not occur, but if they occur all their leading whitespace should be stripped. Equivalence of whitespace should be tested after expansion of tabs (to 8 spaces, normally).
Here is an example of a multi-line docstring:
4.8.8. Function Annotations¶
Function annotations are completely optional metadata information about the types used by user-defined functions (see PEP 3107 and PEP 484 for more information).
Annotations are stored in the __annotations__ attribute of the function as a dictionary and have no effect on any other part of the function. Parameter annotations are defined by a colon after the parameter name, followed by an expression evaluating to the value of the annotation. Return annotations are defined by a literal -> , followed by an expression, between the parameter list and the colon denoting the end of the def statement. The following example has a required argument, an optional argument, and the return value annotated:
4.9. Intermezzo: Coding Style¶
Now that you are about to write longer, more complex pieces of Python, it is a good time to talk about coding style. Most languages can be written (or more concise, formatted) in different styles; some are more readable than others. Making it easy for others to read your code is always a good idea, and adopting a nice coding style helps tremendously for that.
For Python, PEP 8 has emerged as the style guide that most projects adhere to; it promotes a very readable and eye-pleasing coding style. Every Python developer should read it at some point; here are the most important points extracted for you:
Use 4-space indentation, and no tabs.
4 spaces are a good compromise between small indentation (allows greater nesting depth) and large indentation (easier to read). Tabs introduce confusion, and are best left out.
Wrap lines so that they don’t exceed 79 characters.
This helps users with small displays and makes it possible to have several code files side-by-side on larger displays.
Use blank lines to separate functions and classes, and larger blocks of code inside functions.
When possible, put comments on a line of their own.
Use spaces around operators and after commas, but not directly inside bracketing constructs: a = f(1, 2) + g(3, 4) .
Name your classes and functions consistently; the convention is to use UpperCamelCase for classes and lowercase_with_underscores for functions and methods. Always use self as the name for the first method argument (see A First Look at Classes for more on classes and methods).
Don’t use fancy encodings if your code is meant to be used in international environments. Python’s default, UTF-8, or even plain ASCII work best in any case.
Likewise, don’t use non-ASCII characters in identifiers if there is only the slightest chance people speaking a different language will read or maintain the code.
Actually, call by object reference would be a better description, since if a mutable object is passed, the caller will see any changes the callee makes to it (items inserted into a list).
Как посчитать сумму цикла?
dmshar, с одной стороны, Вы правы и это несколько раздражает.
Но, с другой стороны, надо учесть, что многие относительно молодые люди живут в мире, в котором информация находится всюду, её не надо запоминать, нужно просто запросить. Это другой мир, это та самая пресловутая игла сингулярности. И мы с вами, динозавры из мира, где люди ходили в библиотеки и сидели там в читальных залах и делали выписки — мы безнадежно отстаём.
Да, наши дубины гораздо прочнее тросточек молодых людей. Но они уже привыкли к тросточкам. Раздражающе тоненьким и бестолковым.
Нам их не переучить.
Но можно возглавить и попробовать повести за собой — хотя бы некоторых.
Ну, по крайней мере, я так думаю.
Просто создать переменную, которая будет отвечать за сумму, и каждый раз увеличивать ее.
- Вконтакте
Артём Чеботарёв, кто не работает, прибавление числа к переменной?
Maxim Siomin, sum — встроенная функция, чтобы не переопределять ее и избежать дальнейших проблем добавляется _
Артём Чеботарёв, не понял про 4 числа. for пробегает по итерируемому объекту (тут это диапазон чисел), в каждую итерацию подставляется элемент из этого объекта, над ним производятся действия и так до конца.
Пусть сумма будет в total , чтобы не смущать подчеркиваниями.
Сначала берется число 1, дальше оно делится на 3, остаток от деления проверяется на равенство нулю, и если остаток от деления равен нулю, то число делится на 7. Если остаток от деления на 7 равен тоже нулю, то условие под if выполняется и программа попадает в блок ниже (total += n). Если же любое из условий деления не выполнилось — подставляется следующая цифра из цикла.
total += n — это сокращенная запись total = total + n , т.е. мы к нашей сумме прибавляем еще одно число (n). И так n будет поочереди принимать значения от 1 до 99
Егор, спасибо большое за развернутый ответ, теперь дошло. Под 4мя числами я подразумевал вывод программы если после строки if написать print, он покажет те 4 числа которые делятся и на 3 и на 7. А еще вопрос если позволите. Если сделать вот так
Python как добавить к циклу сложение
Функция sum() в Python: питонический способ суммирования значений
Давайте разберем, что такое функция sum() в Python и почему это питонический способ суммирования.
Встроенная функция sum() – это эффективный и питонический способ суммирования списка числовых значений. Сложение нескольких чисел является обычным промежуточным шагом во многих вычислениях, поэтому sum() – довольно удобный инструмент для программиста Python.
Еще с помощью sum() можно объединять списки и кортежи. Это интересный дополнительный вариант использования, полезный, когда вам нужно сгладить список списков.
Приведенная ниже информация поможет вам эффективно решать проблемы суммирования в вашем коде с помощью sum() или других альтернативных и специализированных инструментов.
Понимание проблемы суммирования
Суммирование числовых значений – довольно распространенная задача в программировании. Например, предположим, что у вас есть список чисел a = [1, 2, 3, 4, 5] и вы хотите сложить элементы и получить сумму. Используя стандартную арифметику, вы сделаете что-то вроде этого:
1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15
Что касается математики, это выражение довольно простое.
Можно выполнить этот конкретный расчет вручную, но представьте себе другие ситуации, в которых это может быть невозможно. Если у вас очень длинный список чисел, добавление вручную будет неэффективным и, скорее всего, вы допустите ошибку. А если вы даже не знаете, сколько элементов в списке? Наконец, представьте сценарий, в котором количество элементов, которые вам нужно добавить, изменяется динамически или вообще непредсказуемо.
В подобных ситуациях, независимо от того, есть ли у вас длинный или короткий список чисел, Python может быть весьма полезен для решения задач суммирования.
Использование цикла for
Если вы хотите суммировать числа, создав собственное решение с нуля, вы можете использовать цикл for :
Здесь вы сначала инициализируете сумму и приравниваете её к 0. Эта переменная работает как аккумулятор, в котором вы сохраняете промежуточные результаты, пока не получите окончательный. Цикл перебирает числа и обновляет общее количество.
Цикл for можно заключить в функцию. Благодаря этому вы сможете повторно использовать код для разных списков:
В sum_numbers() вы берете итерируемый объект в качестве аргумента и возвращаете общую сумму значений элементов списка.
Использование рекурсии
Вы также можете использовать рекурсию вместо итерации. Рекурсия – это метод функционального программирования, при котором функция вызывается в пределах ее собственного определения. Другими словами, рекурсивная функция вызывает сама себя в цикле:
Когда вы определяете рекурсивную функцию, вы рискуете попасть в бесконечный цикл. Чтобы предотвратить это, нужно определить как базовый случай, останавливающий рекурсию, так и рекурсивный случай для вызова функции и запуска неявного цикла.
В приведенном выше примере базовый случай подразумевает, что сумма списка нулевой длины равна 0. Рекурсивный случай подразумевает, что общая сумма – это первый элемент плюс сумма остальных элементов. Поскольку рекурсивный случай использует более короткую последовательность на каждой итерации, вы ожидаете столкнуться с базовым случаем, когда числа представляют собой список нулевой длины.
Использование reduce()
Другой вариант суммирования списка чисел в Python – использовать reduce() из functools. Чтобы получить сумму списка чисел, вы можете передать либо оператор add , либо соответствующую лямбда-функцию в качестве первого аргумента функции reduce() :
Вы можете вызвать reduce() с folding-функцией и итерируемым объектом в качестве аргументов. reduce() использует переданную функцию для обработки итерируемого объекта и вернет единственное кумулятивное значение.
В первом примере folding-функция – это add() , которая берет два числа и складывает их. Конечный результат – это сумма чисел во входном итерируемом объекте. Но если вы вызовете reduce() с пустым итерируемым объектом, получите TypeError .
Во втором примере folding-функция – это лямбда-функция, которая возвращает сложение двух чисел.
Поскольку суммирование является обычным явлением в программировании, писать новую функцию каждый раз, когда нам нужно сложить какие-нибудь числа, — бессмысленная работа. Кроме того, использование reduce() – далеко не самое удобочитаемое решение.
Python предоставляет специальную встроенную функцию для решения этой проблемы. Это функция sum() . Поскольку это встроенная функция, вы можете использовать ее в коде напрямую, ничего не импортируя.
Начало работы с sum()
В настоящее время функция sum() является предпочтительным способом для суммирования элементов:
Здорово, не правда ли? Код читается как обычный текст и четко передает действие, которое вы выполняете. Использование sum() значительно упрощает код. Более того, эта функция не вызывает TypeError , если вы передали пустой список.
У sum() есть два аргумента:
- iterable – обязательный аргумент, который может содержать любой итерируемый объект Python. Итерируемый объект обычно содержит числовые значения, но также может содержать списки или кортежи.
- start – необязательный аргумент, который может содержать начальное значение. В конце суммирования элементов это значение добавляется к окончательному результату. По умолчанию равен 0.
Суммирование числовых значений
Основная цель sum() – предоставить питонический способ сложения числовых значений. До этого момента вы видели, как использовать функцию для суммирования целых чисел. Кроме того, вы можете использовать sum() с любыми другими числовыми типами Python, такими как float , complex , decimal.Decimal и fractions.Fraction .
Вот несколько примеров использования sum() со значениями разных числовых типов:
Объединение последовательностей
Несмотря на то, что функция sum() в основном предназначена для работы с числовыми значениями, вы также можете использовать ее для объединения последовательностей, таких как списки и кортежи. Для этого вам нужно указать соответствующее значение для аргумента start :
Ключевым требованием для работы этих примеров является выбор подходящего значения для start . Например, если вы хотите объединить списки, то start должен быть равен [] .
Если же вы попытаетесь использовать sum() для объединения строк, вы получите ошибку TypeError . Она говорит нам о том, что для объединения строк в Python следует использовать str.join() .
Примеры использования sum() в Python
До сих пор мы говорили про основы работы с sum() . В этом разделе вы увидите еще несколько примеров того, когда и как использовать sum() в вашем коде. Из этих практических примеров вы узнаете, что эта встроенная функция очень удобна, когда вы выполняете вычисления, требующие на промежуточном этапе нахождения суммы ряда чисел.
Кроме того, мы разберем, как применять sum() при работе со списками и кортежами. Мы также рассмотрим особый пример, когда нужно объединить несколько списков.
Расчет среднего значения выборки
Один из практических вариантов применения sum() – использовать ее в качестве промежуточного вычисления перед дальнейшими вычислениями. Например, вам нужно вычислить среднее арифметическое для выборки числовых значений. Среднее арифметическое, также известное как среднее значение, представляет собой общую сумму значений, деленную на количество значений в выборке.
Если у вас есть выборка [2, 3, 4, 2, 3, 6, 4, 2] и вы хотите вычислить среднее арифметическое вручную, вы можете решить эту операцию так:
(2 + 3 + 4 + 2 + 3 + 6 + 4 + 2) / 8 = 3,25
Если вы хотите ускорить это с помощью Python, вы можете разбить решение на две части. Первая часть – вы складываете все числа – это задача для sum() . В следующей части, где вы делите на 8, используется количество чисел в вашей выборке. Чтобы определить свой делитель, вы можете использовать len() :
Здесь sum() вычисляет общую сумму в нашей выборке. Затем мы используем len() , чтобы получить общее количество. Наконец, выполняем деление, чтобы вычислить среднее арифметическое значение выборки.
Нахождение скалярного произведения двух последовательностей
Другая проблема, которую мы можем решить с помощью sum() , – это нахождение скалярного произведения двух числовых последовательностей равной длины. Скалярное произведение – это алгебраическая сумма произведений каждой пары значений во входных последовательностях. Например, если у вас есть последовательности (1, 2, 3) и (4, 5, 6) , вы можете вычислить их скалярное произведение вручную, используя сложение и умножение:
1 × 4 + 2 × 5 + 3 × 6 = 32
Чтобы извлечь последовательные пары значений, мы можем использовать zip(). Затем воспользуемся генератором для умножения каждой пары значений. Наконец, sum() поможет суммировать произведения:
Объединение списков
Объединение списков – обычная задача в Python. Предположим, у вас есть список списков, и вам нужно объединить его в единый список, содержащий все элементы из исходных вложенных списков. Вы можете использовать любой из нескольких подходов к объединению списков в Python. Например, можно воспользоваться циклом for , как в следующем коде:
Внутри flatten_list() цикл перебирает все вложенные списки, содержащиеся в a_list . Затем он объединяет их в один. В результате вы получаете единый список со всеми элементами из исходных вложенных списков.
Но можно ли использовать функцию sum() для объединения списков, как в примере выше? Да! Вот как:
Это было быстро! Одна строка кода — и мы получили единый список. Однако использование sum() не кажется самым быстрым решением.
Важным недостатком любого решения, предполагающего конкатенацию, является то, что за кулисами каждый промежуточный шаг создает новый список. Это может быть довольно расточительным с точки зрения использования памяти.
Список, который в итоге возвращается, является самым последним созданным списком из всех, которые создавались на каждом этапе конкатенации. Использование генератора списка вместо этого гарантирует, что вы создадите и вернете только один список:
Эта новая версия flatten_list() более эффективна и менее расточительна с точки зрения использования памяти. Однако вложенные генераторы могут быть сложными для чтения и понимания.
Использование .append() , вероятно, является наиболее читаемым и питоничным способом объединить списки:
В этой версии функция выполняет итерацию по каждому подсписку в a_list . Внутри внутреннего цикла for она перебирает каждый элемент подсписка, чтобы заполнить новый список с помощью .append() . Как и в предыдущем случае, это решение создает только один список в процессе. Преимущество его в том, что оно хорошо читается.
Альтернативы sum()
Как вы уже поняли, функция sum() полезна для работы с числовыми значениями в целом. Однако, когда дело доходит до работы с числами с плавающей запятой, Python предоставляет альтернативный инструмент. В библиотеке math вы найдете функцию под названием fsum() , которая поможет вам улучшить общую точность вычислений.
Вам может понадобиться объединить или связать несколько итерируемых объектов, чтобы работать с ними как с одним. Для этого можно использовать модуль itertools() .
Также у вас может возникнуть необходимость объединить строки. Для этого нельзя использовать sum() . Самая питоническая альтернатива – применить str.join() .
Суммирование чисел с плавающей запятой: math.fsum()
Эта функция выполняет вычисления с плавающей запятой более тщательно, чем sum() , что повышает точность.
Согласно документации, fsum() «позволяет избежать потери точности, отслеживая несколько промежуточных частичных сумм». В документации приводится следующий пример:
Используя fsum() , вы получите более точный результат. Однако следует отметить, что fsum() не устраняет ошибку представления в арифметике с плавающей запятой. Следующий пример раскрывает это ограничение:
В этих примерах обе функции возвращают одинаковый результат. Это связано с невозможностью точного представления значений 0,1 и 0,2 в двоичной системе с плавающей запятой:
Однако, в отличие от sum() , fsum() поможет вам уменьшить неточность, когда вы складываете очень большие и очень маленькие числа вместе:
Ух ты! Второй пример довольно неожиданный и полностью дискредитирует sum() . С помощью sum() в результате вы получите 0,0 . Это довольно далеко от правильного результата 20000.0 , который вы получите с помощью fsum() .
Объединение объектов с помощью itertools.chain()
Если вы ищете удобный инструмент для объединения или связывания итерируемых объектов, рассмотрите возможность использования chain() из itertools . Эта функция может принимать несколько объектов и строить итератор, который выдает элементы из первого, из второго и так далее, пока не исчерпает все входные итерации:
В данном примере вы получаете доступ к последовательным элементам из чисел с помощью next() . Если вместо этого вы хотите работать со списком, вы можете применить list() для использования итератора и возврата обычного списка Python.
chain() также является хорошим вариантом для объединения списков в Python:
Чтобы объединить списки с помощью chain() , вам нужно использовать итеративный оператор распаковки * . Этот оператор распаковывает все входные итерации, так что chain() может работать с ними и генерировать соответствующий итератор. Последний шаг – вызвать list() для создания желаемого плоского списка.
Объединение строк с помощью str.join()
Как мы уже видели, функция sum() не объединяет строки. Если вам нужно это сделать, то предпочтительным и самым быстрым инструментом, доступным в Python, является str.join() . Этот метод принимает последовательность строк в качестве аргумента и возвращает новую объединенную строку:
Обратите внимание, что .join() использует строку, для которой вы вызываете метод, в качестве разделителя во время конкатенации. В этом примере вы вызываете .join() для строки, состоящей из одного символа пробела » » , поэтому исходные строки разделяются пробелами.
Заключение
Итак, сегодня мы разобрали, что такое функция sum() в Python. Теперь вы можете использовать её для сложения числовых значений. Эта функция обеспечивает эффективный, читаемый и питонический способ решения задач сложения в коде. Также мы поговорили про альтернативы функции sum() и в каких случаях их лучше использовать.
Как провести конкатенацию в цикле for PYTHON?
И получаю результат в виде
А нужно http://site.com/oborydovanie/?=1 , то есть переменная add_url теряет своё значение. Почему так происходит?
- Вопрос задан более двух лет назад
- 289 просмотров
- Вконтакте
1. Форматируйте код с указанием языка программирования.
2. Аккуртано работайте с отступами, иначе и себя запутаете и всех вокруг и работать будетнекорректно.
3. Приводите полный код, ччтобы не приходилось гадать что там за пределами ваших обрезков. Где присваивается add_url? Может там пусто вообще всегда было и ничего не теряет.
4. Читайте, блин, внимательно свой вопрос после написания! Вам что лень перечитать? Вот нам не лень ответить, а вам лень читать? Что за наглое неуважение к сообществу? Какая такая «add_ur»? Где она у вас в коде, блин?!
5. Используйте форматные строки для сборки таких вещей по шаблону. В них сложнее ошибиться и накосячить.
Резюмирую. Вы крайне невнимательно понадёргали строчек из кода, повставляли как попало, что-то пропустили, отступы поломали, что-то не увидели и теперь хотите, чтобы мы заварили кофе погуще и гадали что у вас там за пределами ваших примеров вы проглядели.
Печатайте add_url прямо там, где поставляете и рядом печатайте результат подстановки. И вы увидите что у вас там не все гладко
Функция сложение на Python! Через def, while и if
a = 5
symbol = +
b = 5
10.0
Для продолжения нажмите любую клавишу . . .
a = 5
symbol = *
b = 5
Entre right symbol
Для продолжения нажмите любую клавишу . . .
Так вот
1) По чему выдает (One or more files in your project. ) и все равно работает, не могу понять!
2) Как сделать так чтобы после ввода и вывода решения программа не завершалась а, запрашивала пользователя (то бишь меня) ввести цифры заново! и не выдавало (Для продолжения нажмите любую клавишу . . .) после чего окно закрываеться
Решение как таковое писать не нужно, я же все таки учусь! лучше написать что то типо (тебе нужно взят весь код и засунуть в цикл while) что к стати я где-то вычитал может сработать но не могу понять что нужно в условие написать! И какой именно код засунуть в цикл! (весь или только часть)
Перепробовал много вариантов но увы не чего не сработало!
Вроде все функции циклы и т.п. понимаю а, вот последовательность задач не могу в голове упорядочить!
Может и по этому поводу кто что подскажет!
Def python
Почему у меня не выводит сразу ответ? Помогите и скажите где ошибка def Amount(a): .
Tkinter и функция def
Здравствуйте, начал осваивать tkinter и решил сделать простую программу для рисования по пикселям.
Оформить через def
оформить как функции: — вычисление N-го элемента выражения; — вычисление суммы (произведения).
Про общие переменные между def и def и между импортированными .py файлами
Добрый день, ситуация следующая: Имеется два .py файла: основной и config.py со всеми.
Цикл For в Python
Цикл for в Python предназначен для перебора элементов, находящихся в коллекции. Зачем нужно перебирать эти элементы? Разумеется, что сам по себе перебор элементов нам ничего не дает. С каждым элементом, последовательно должно выполняться одно и тоже действие, указанное в теле цикла for.
Итерация цикла for в Python
Например, у нас есть список чисел. На первом проходе берется первое число, затем второе, третье и так далее и распечатывается на экране. Один виток совершения однотипного действия (взяли число и распечатали) — называется итерацией.
Чтобы оценить полезность цикла for, представим, как бы мы справились, если бы не было циклов. Создадим список с целыми числами и присвоим его переменной num. Обратимся по индексу к каждому элементу списка и распечатаем их. На экране вывелись все значения из списка.
num = (5, 10, 15)
print(num[0])
print(num[1])
print(num[2])
Нетрудно догадаться, что если список будет состоять из ста чисел, то слово print придется вводить 100 раз. В программировании такое расточительство не прокатит, иначе какой в нем смысл?
Создание цикла for по списку в Python
Решим ту же самую задачу (вывод элементов на экран), но с использованием цикла for. Цикл for будет сам брать элементы из списка, пока они не закончатся и делать с ними то, что указано в теле цикла.
num = (5, 10, 15) // 1
for elem in num: // 2
print (elem) // 3
// 1 — создали список num
// 2 — запускаем цикл for для каждого элемента (elem) в списке num
// 3 — вывести на экран все элементы
Мы получили такой же результат как и в первом случае, но более рациональным способом. Когда элементы списка заканчиваются, цикл for прекращает работу.
Синтаксис цикла for
- for — ключевое слово, с английского языка переводится как «для». Говоря простым языком — «Сделать для каждого элемента действие из тела цикла».
- elem — произвольное название переменной в цикле. Переменная elem поочерёдно принимает на себя значение из списка для дальнейшего выполнения команды из тела цикла.
- : — после двоеточия, с новой строки и с отступом в 4 пробела пишется тело цикла — какое-то действие.
Задача на цикл for
Посчитать сумму чисел в списке.
a = (10, 20, 30)
summa = 0
for number in a:
summa = summa + number
print (summa)
60 // вывод результата
Алгоритм решения задачи
Помимо переменной a со списком, объявляет ещё одну переменную summa с нулевым значением. При каждом новом прохождении цикла, обновляется результат сложения текущего значения из переменной summa со следующим элементом, пока мы не получим конечный результат. Значение переменной summa, поменялось по ходу итерации, с 0 до 60.
summa = 0 + 10 // 10
10 + 20 // 30
30 + 30 // 60
Функция range() в Python
Что делать, если количество элементов в списке внушительное, глупо последовательно прописывать все числа один за другим. Необходимо более элегантное решение. В Python есть встроенная функция range(), которая может принимать один, два или три аргумента. Функция range() генерирует последовательность чисел в указанном диапазоне. Если мы пропишем range(0, 10), то сгенерируется последовательность 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9. Обратите внимание, что числа генерируются от первого аргумента до второго, не включая последнего. Зададим диапазон чисел, от 5 до 11 и выведем список сгенерированных чисел. Мы вывели числа списка в указанном диапазоне, не включая второй аргумент.
for i in range(5, 11):
print(i)
5
6
7
8
9
10
Цикл for и функция range() отлично выполняют свою работу, нам больше не нужно перечислять весь список. Кроме того, мы все так же можем обращаться к элементу по его индексу.
Вложенные циклы в Python
Цикл называется вложенным, если он располагается внутри другого цикла. С помощью вложенных циклов можно вывести на экран разные элементы, разное количество раз.
cars = [«mazda», «opel», «audi», «honda»]
for i in range(len(cars)): // 0, 1, 2, 3
for h in range(i+1):
print(cars[i])
mazda
opel
opel
audi
audi
audi
honda
honda
honda
honda
Как так получилось?
Функция range() у внешнего цикла последовательно выведет значение индексов от 0 до 4. На первой итерации цикла i = 0. Это значит, что переменная h вложенного цикла получит в диапазоне одно число и совершит одну итерацию. Поэтому название машины и индексом 0, выведется только один раз. Вернемся во внешний цикл и на второй итерации i = 1, а в диапазоне h = 0, 1 уже находится два числа. Вложенный цикл for пройдется по двум числам в диапазоне и название opel, выведется на экран два раза. При каждом следующем проходе, количество последовательных элементов будет увеличиваться на единицу.
Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (http://myrusakov.ru)!
Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: http://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: http://vk.com/rusakovmy.
Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления
Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.
Порекомендуйте эту статью друзьям:
Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):
Она выглядит вот так:
Комментарии ( 0 ):
Для добавления комментариев надо войти в систему.
Если Вы ещё не зарегистрированы на сайте, то сначала зарегистрируйтесь.