Python中sum函数的作用与用法介绍
编辑：本站更新：2024-04-29 01:47:04人气：9950
在深入探讨 Python 编程语言的众多内置实用功能时，`sum()` 函数无疑是一个极为重要且应用广泛的工具。它主要用于计算一系列数字（如列表、元组或其他可迭代对象）之和，在处理大量数值数据或进行统计分析任务时尤为高效便捷。
### 1. sum()函数的基本定义及作用
Python 的 `sum(iterable[, start])` 是一个内建函数，其主要职责是对指定序列中的所有元素执行累加操作，并返回总和结果。这里的“iterable”是指任何可以被迭代的对象，例如 list、tuple 或 range 对象等；而参数 "start" 则是可选的初始值，默认为0。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total_sum = sum(numbers)
print(total_sum) # 输出：15
在此示例中，`sum()` 将 numbers 数列的所有整数相加以得到它们的总和。
### 2. 使用初识值(start 参数)
有时候我们需要对一组数值加上某个预设的基础值来求得最终累计结果：
initial_value = 10
more_numbers = [-1, -2, -3, -4]
cumulative_total = sum(more_numbers, initial_value)
print(cumulative_total) # 输出：3 (即10 + (-1-2-3-4))
在这里，“start”的使用让我们的累积运算有了起点，而非从零开始计数。
### 3. 高级应用场景
除了基本的数据类型外，`sum()` 还能应用于更复杂的结构之中，比如嵌套的列表或者其他自定义实现了 __add__ 方法并可通过 for 循环遍历的对象上：
nested_list = [[1, 2], [3, 4]]
flattened_and_sums = sum(sum(sublist) for sublist in nested_list)
print(flattened_and_sums) # 输出：10 （即将子列表先展开再整体求和）
class CustomAdder:
def __init__(self):
self.value = 0
def add(self, other):
return type(other)(self.value + int(other))
custom_objs = [CustomAdder(), CustomAdder()]
each_obj_valued_7 = map(lambda obj:obj.add(7), custom_objs)
final_custom_addition = sum(each_obj_valued_7)
# 此处假设每个 CustomAdder 实例经过映射后都变为具有 value=7 ，因此输出应为 14
通过上述实例可以看出，无论是在简单的数学计算场景还是复杂的应用环境中，《Python》内的置 `sum()` 函数均展现出了强大的灵活性以及实用性。
总之，无论是对于初级开发者理解基础编程概念，或是高级程序员面对大规模数据分析需求来说，熟练掌握并有效运用 `sum()` 函数都是至关重要的一步。借助这一简洁高效的特性，我们可以在编写代码过程中极大地简化数值汇总的操作逻辑，从而提高程序性能与开发效率。
### 1. sum()函数的基本定义及作用
Python 的 `sum(iterable[, start])` 是一个内建函数，其主要职责是对指定序列中的所有元素执行累加操作，并返回总和结果。这里的“iterable”是指任何可以被迭代的对象，例如 list、tuple 或 range 对象等；而参数 "start" 则是可选的初始值，默认为0。
python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total_sum = sum(numbers)
print(total_sum) # 输出：15
在此示例中，`sum()` 将 numbers 数列的所有整数相加以得到它们的总和。
### 2. 使用初识值(start 参数)
有时候我们需要对一组数值加上某个预设的基础值来求得最终累计结果：
python
initial_value = 10
more_numbers = [-1, -2, -3, -4]
cumulative_total = sum(more_numbers, initial_value)
print(cumulative_total) # 输出：3 (即10 + (-1-2-3-4))
在这里，“start”的使用让我们的累积运算有了起点，而非从零开始计数。
### 3. 高级应用场景
除了基本的数据类型外，`sum()` 还能应用于更复杂的结构之中，比如嵌套的列表或者其他自定义实现了 __add__ 方法并可通过 for 循环遍历的对象上：
python
nested_list = [[1, 2], [3, 4]]
flattened_and_sums = sum(sum(sublist) for sublist in nested_list)
print(flattened_and_sums) # 输出：10 （即将子列表先展开再整体求和）
class CustomAdder:
def __init__(self):
self.value = 0
def add(self, other):
return type(other)(self.value + int(other))
custom_objs = [CustomAdder(), CustomAdder()]
each_obj_valued_7 = map(lambda obj:obj.add(7), custom_objs)
final_custom_addition = sum(each_obj_valued_7)
# 此处假设每个 CustomAdder 实例经过映射后都变为具有 value=7 ，因此输出应为 14
通过上述实例可以看出，无论是在简单的数学计算场景还是复杂的应用环境中，《Python》内的置 `sum()` 函数均展现出了强大的灵活性以及实用性。
总之，无论是对于初级开发者理解基础编程概念，或是高级程序员面对大规模数据分析需求来说，熟练掌握并有效运用 `sum()` 函数都是至关重要的一步。借助这一简洁高效的特性，我们可以在编写代码过程中极大地简化数值汇总的操作逻辑，从而提高程序性能与开发效率。
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