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一、sum函数的常见应用场景
二、sum函数使用注意事项
三、如何用好sum函数？
1、sum函数：
1-1、Python：
1-2、VBA：
2、推荐阅读：
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一、sum函数的常见应用场景
sum函数在Python中是一个非常实用的内置函数，它可以用于各种与数值计算相关的场景，常见的应用场景有：
1、数字列表求和：这是sum()函数最直接的应用场景，假设你有一个包含数字的列表，并希望计算这些数字的总和。
2、数字元组求和：同样，你也可以对元组中的数值进行求和。
3、字符串中数字求和：如果你有一个包含数字字符的字符串，并想要计算这些数字的和，你需要先将字符串转换为整数列表。
4、字典值或键的求和：如果你有一个字典，并且想要对字典中的值或键(如果它们是数值)进行求和。
5、集合中数字求和：集合中的元素是唯一的，但如果你知道集合中的元素都是数值类型，也可以使用sum()函数进行求和。
6、处理嵌套列表：如果你有一个嵌套的列表，并想要计算所有子列表中数字的总和，你需要先将嵌套列表展平。
7、计算可迭代对象中特定属性的总和：当你处理更复杂的对象(如自定义类的实例)时，你可能想要计算这些对象中某个特定属性的总和。
8、数据处理和清洗：在数据处理和清洗的过程中，sum()函数经常用于计算某列的总和，以了解数据的分布或进行简单的统计分析。
9、作为累加器的起始值：你可以使用 start参数为sum()函数提供一个起始值，这在某些情况下可能很有用。
10、数字生成器求和：如果你有一个生成器，它产生数值，你也可以使用sum()函数进行求和。
11、与函数式编程结合使用：在函数式编程中，高阶函数(如sum())经常与其他高阶函数(如map(), filter(), reduce()等)一起使用，以构建更复杂的计算流程。虽然Python的标准库没有提供reduce()函数(但functools模块中有)，但可以使用sum()函数和生成器表达式来模拟类似的功能。
12、与列表推导式结合使用：列表推导式是创建列表的一种简洁方式，与sum()函数结合使用，可以在一行代码中完成复杂的计算。
二、sum函数使用注意事项
在Python中，sum()函数是一个非常有用的内置函数，用于计算可迭代对象(如列表、元组、集合等)中所有元素的和，然而，在使用sum()函数时，需注意以下事项：
1、空可迭代对象：如果传入一个空的可迭代对象(如空列表、空元组等)，sum()函数将返回0，而不是引发错误。
2、非数字类型：sum()函数只能对数字类型(如整数、浮点数等)进行求和；如果可迭代对象中包含非数字类型的元素，将会引发TypeError异常。
3、整数溢出：当使用sum()函数对大量整数进行求和时，如果结果超出了Python整数的表示范围(这通常是一个非常大的数，具体取决于你的Python实现和平台)，将会引发OverflowError异常，但在大多数情况下，这不会发生，因为Python的整数是动态大小的。
4、性能：对于非常大的可迭代对象，使用sum()函数可能会比手动循环求和慢一些，因为sum()函数在内部也需要进行循环，但是，除非你正在处理非常大的数据集，否则这种性能差异通常是可以忽略的。
5、浮点数精度：由于浮点数的表示和计算存在精度问题，使用sum()函数对浮点数进行求和时可能会得到不精确的结果，如果你需要高精度的浮点数求和，可能需要使用专门的数学库，如mpmath或decimal。
6、列表推导式：你可以使用列表推导式(list comprehension)与sum()函数结合，以更简洁的方式对特定条件的元素进行求和。例如，计算列表中所有偶数的和。
7、使用start参数：sum()函数还有一个可选的start参数，用于指定求和的起始值；默认情况下，start的值为0。
三、如何用好sum函数？
要有效地使用Python中的sum()函数，你需遵循以下建议：
1、理解数据类型：确保你正在对数字类型(如整数、浮点数)的可迭代对象使用sum()函数；如果你的可迭代对象包含非数字类型的元素，你需要先对它们进行过滤或转换。
2、处理空序列：记住，当对一个空序列使用sum()时，它将返回0，这通常是期望的行为，但如果你需要对此进行特殊处理，请确保你的代码能够妥善处理这种情况。
3、使用start参数：当你需要给总和添加一个初始值时，使用start参数，这在你需要对特定数据集的偏移或基准值进行求和时特别有用。
4、结合列表推导式：使用列表推导式来快速创建要传递给sum()的数值列表，这特别适用于当你需要对满足特定条件的元素进行求和时。
5、处理浮点数精度：如果你正在处理浮点数，并需要高精度结果，考虑使用decimal模块或专门的数学库，如mpmath；虽然sum()可以用于浮点数，但由于浮点数的表示和计算限制，结果可能不是完全精确的。
6、性能优化：对于非常大的数据集，sum()可能不是最快的解决方案，在这种情况下，考虑使用其他方法，如NumPy库中的numpy.sum()，它针对数值计算进行了优化。
7、异常处理：当使用sum()时，确保你的代码能够妥善处理可能出现的异常，如TypeError(如果尝试对非数字元素进行求和)或OverflowError(如果整数和超出Python整数的范围)。
8、文档和注释：在你的代码中使用文档字符串(docstrings)和注释来解释你如何使用sum()函数以及为什么选择这种方法，这有助于其他人理解你的代码，并在将来维护它时更容易地找到问题。
9、测试：对你的代码进行单元测试，以确保sum()函数按预期工作，这包括测试空序列、非数字类型、浮点数精度以及异常处理。
10、遵循PEP8：确保你的代码遵循Python的官方编码风格指南PEP8，这包括使用有意义的变量名、正确的缩进和空格等，虽然这与直接使用sum()函数不直接相关，但遵循PEP8将使你的代码更易于阅读和维护。
1、sum函数：
1-1、Python：
# 1.函数：sum# 2.功能：用于计算可迭代对象(如列表、元组、集合等)中所有元素的和# 3.语法：sum(iterable, /[, start=0])# 4.参数：# 4-1、iterable(必须)：表示一个可迭代对象# 4-2、/：在函数签名中的`/`是一个特殊的分隔符，它用于指示位置参数和关键字参数之间的分隔，即分隔符前面的参数必须是位置参数，后面的参数可以是位置参数或关键字参数等，保持了向前的兼容性# 4-3、start(可选)：表示求和的起始值，默认情况下，它的值是0# 5.返回值：返回可迭代对象中所有元素的总和# 6.说明：# 7.示例：# 用dir()函数获取该函数内置的属性和方法print(dir(sum))# ['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__',# '__getstate__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__',# '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__self__', '__setattr__', '__sizeof__',# '__str__', '__subclasshook__', '__text_signature__']# 用help()函数获取该函数的文档信息help(sum)# 应用一：数字列表求和# 示例1：整数列表求和# 创建一个包含整数的列表integer_list = [3, 5, 6, 8, 10, 11, 24]# 使用sum()函数求和total = sum(integer_list)# 打印结果print("整数列表的总和是:", total)# 整数列表的总和是: 67# 示例2：浮点数列表求和# 创建一个包含浮点数的列表float_list = [1.1, 2.2, 3.3, 4.4]# 使用sum()函数求和total = sum(float_list)# 打印结果print("浮点数列表的总和是:", total)# 浮点数列表的总和是: 11.0# 示例3：混合数字类型列表求和(整数和浮点数)# 创建一个包含整数和浮点数的列表mixed_list = [1, 2.2, 3, 4.4]# 使用sum()函数求和# 注意：由于列表中包含浮点数，总和也将是浮点数total = sum(mixed_list)# 打印结果print("混合数字类型列表的总和是:", total)# 混合数字类型列表的总和是: 10.600000000000001# 示例4：使用start参数指定起始值# 创建一个包含整数的列表integer_list = [3, 5, 6, 8, 10, 11, 24]# 使用sum()函数求和，并指定起始值为10total = sum(integer_list, start=10)# 打印结果print("从10开始，整数列表的总和是:", total)# 从10开始，整数列表的总和是: 77# 应用二：数字元组求和# 示例1：整数元组求和# 创建一个包含整数的元组integer_tuple = (3, 5, 6, 8, 10, 11, 24)# 使用sum()函数求和total = sum(integer_tuple)# 打印结果print("整数元组的总和是:", total)# 整数元组的总和是: 67# 示例2：浮点数元组求和# 创建一个包含浮点数的元组float_tuple = (1.1, 2.2, 3.3, 4.4)# 使用sum()函数求和total = sum(float_tuple)# 打印结果print("浮点数元组的总和是:", total)# 浮点数元组的总和是: 11.0# 示例3：混合数字类型元组求和(整数和浮点数)# 创建一个包含整数和浮点数的元组mixed_tuple = (1, 2.2, 3, 4.4)# 使用sum()函数求和# 注意：由于元组中包含浮点数，总和也将是浮点数total = sum(mixed_tuple)# 打印结果print("混合数字类型元组的总和是:", total)# 混合数字类型元组的总和是: 10.600000000000001# 示例4：使用start参数指定起始值# 创建一个包含整数的元组integer_tuple = (3, 5, 6, 8, 10, 11, 24)# 使用sum()函数求和，并指定起始值为10total = sum(integer_tuple, start=10)# 打印结果print("从10开始，整数元组的总和是:", total)# 从10开始，整数元组的总和是: 77# 应用三：字符串中数字求和# 示例1：字符串中仅包含空格分隔的整数# 假设字符串中仅包含空格分隔的整数s = "3 5 6 8 10 11 24"# 使用split()方法将字符串分割为列表，然后转换为整数，最后使用sum()函数求和numbers = [int(num) for num in s.split()]total = sum(numbers)# 打印结果print("字符串中整数的总和是:", total)# 字符串中整数的总和是: 67# 示例2：字符串中包含逗号分隔的整数# 假设字符串中包含逗号分隔的整数s = "3,5,6,8,10,11,24"# 使用replace()方法替换逗号，然后使用split()方法分割字符串，接着转换为整数，最后使用sum()函数求和numbers = [int(num) for num in s.replace(',', ' ').split()] # 此处注意空格的设置total = sum(numbers)# 打印结果print("字符串中整数的总和是:", total)# 字符串中整数的总和是: 67# 示例3：字符串中包含浮点数# 假设字符串中包含空格分隔的浮点数s = "1.1 2.2 3.3 4.4"# 使用split()方法将字符串分割为列表，然后转换为浮点数，最后使用sum()函数求和numbers = [float(num) for num in s.split()]total = sum(numbers)# 打印结果print("字符串中浮点数的总和是:", total)# 字符串中浮点数的总和是: 11.0# 示例4：处理更复杂的字符串(包含非数字字符)# 假设字符串中包含空格分隔的浮点数s = "1.1 2.2 3.3 4.4"# 使用split()方法将字符串分割为列表，然后转换为浮点数，最后使用sum()函数求和numbers = [float(num) for num in s.split()]total = sum(numbers)# 打印结果print("字符串中浮点数的总和是:", total)# 字符串中浮点数的总和是: 11.0# 假设字符串中包含一些非数字字符和数字s = "apple 1.1 banana 2.2 cherry 3.3"# 使用正则表达式来提取所有的浮点数，并求和import re# 查找所有浮点数numbers = re.findall(r'-?\d+(\.\d+)?', s) # 这个正则表达式可以匹配整数和浮点数# 转换为浮点数并求和total = sum(float(num) for num in numbers if num.replace('.', '', 1).isdigit()) # 排除非数字匹配项# 打印结果print("字符串中浮点数的总和是:", total)# 字符串中浮点数的总和是: 11.0# 字符串中浮点数的总和是: 0.6000000000000001# 应用四：字典值或键的求和# 示例1：对字典中的值进行求和# 假设我们有一个字典，其值都是数字my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}# 使用字典的values()方法获取所有值，然后用sum()求和total_values = sum(my_dict.values())# 打印结果print("字典中所有值的总和是:", total_values)# 字典中所有值的总和是: 10# 示例2：对字典中的键进行求和(假设键是数字)# 假设我们有一个字典，其键都是整数my_dict = {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four'}# 使用字典的keys()方法获取所有键，但注意键需要先转换为整数（如果它们已经是整数则不需要）# 然后用sum()求和total_keys = sum(int(key) for key in my_dict.keys()) # 假设键已经是字符串表示的整数# 打印结果print("字典中所有键(作为整数)的总和是:", total_keys)# 如果键已经是整数，可以直接使用# total_keys = sum(my_dict.keys()) # 仅当键已经是整数时有效# 字典中所有键(作为整数)的总和是: 10# 示例3：对字典中满足条件的值进行求和# 假设我们有一个字典，其值可能是数字或字符串my_dict = {'a': 1, 'b': 'two', 'c': 3, 'd': 'four', 'e': 5}# 使用字典推导式和sum()对满足条件的值（这里是数字）进行求和total_numeric_values = sum(value for value in my_dict.values() if isinstance(value, (int, float)))# 打印结果print("字典中所有数字值的总和是:", total_numeric_values)# 字典中所有数字值的总和是: 9# 应用五：集合中数字求和# 假设我们有一个包含数字的集合my_set = {1, 2, 3, 4, 4} # 注意集合中的重复元素4只会出现一次# 使用sum()函数对集合中的数字进行求和total = sum(my_set)# 打印结果print("集合中所有数字的总和是:", total)# 集合中所有数字的总和是: 10# 应用六：处理嵌套列表# 示例1：对嵌套列表中的数字进行求和(假设嵌套列表只包含数字)nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]# 使用列表推导式扁平化列表，并使用sum()求和total = sum(num for sublist in nested_list for num in sublist)print("嵌套列表中所有数字的总和是:", total)# 嵌套列表中所有数字的总和是: 45# 示例2：对嵌套列表中每个子列表的第一个元素进行求和nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]# 使用列表推导式获取每个子列表的第一个元素，并使用sum()求和total = sum(sublist[0] for sublist in nested_list)print("嵌套列表中每个子列表的第一个元素的总和是:", total)# 嵌套列表中每个子列表的第一个元素的总和是: 12# 示例3：对嵌套列表中每个子列表的和进行求和(即，先对每个子列表求和，再对结果求和)nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]# 使用列表推导式对每个子列表求和，再使用sum()对结果求和sublist_sums = [sum(sublist) for sublist in nested_list]total = sum(sublist_sums)print("嵌套列表中每个子列表的和的总和是:", total)# 嵌套列表中每个子列表的和的总和是: 45# 示例4：对嵌套列表中满足条件的元素进行求和(例如，只对偶数求和)nested_list = [[1, 2, 3], [4, 6], [8, 9, 10]]# 使用列表推导式扁平化列表，并过滤出偶数，最后使用sum()求和total = sum(num for sublist in nested_list for num in sublist if num % 2 == 0)print("嵌套列表中所有偶数的总和是:", total)# 嵌套列表中所有偶数的总和是: 30# 应用七：计算可迭代对象中特定属性的总和# 假设我们有一个包含字典的列表，每个字典都有一个'value'键data = [ {'name': 'Myelsa', 'value': 18}, {'name': 'Bruce', 'value': 6}, {'name': 'Jimmy', 'value': 15}, # ... 可能还有其他字典]# 使用列表推导式从每个字典中提取'value'属性的值，并使用sum()求和total_value = sum(item['value'] for item in data)# 打印结果print("所有字典中'value'属性的总和是:", total_value)# 所有字典中'value'属性的总和是: 39# 应用八：数据处理和清洗# 示例1: 忽略NaN值计算总和import pandas as pd# 创建一个包含NaN的DataFramedata = { 'Name': ['Myelsa', 'Bruce', 'Jimmy', 'Lucy', 'Jack'], 'Sales': [100, 200, pd.NA, 300, 250], # 使用pd.NA代替NaN（在pandas 1.0+中） 'City': ['New York', 'San Francisco', 'New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}df = pd.DataFrame(data)# 计算'Sales'列的总和，忽略NaN值total_sales = df['Sales'].sum()print("总销售额是:", total_sales)# 总销售额是: 850# 示例2: 数据筛选后计算总和import pandas as pd# 假设我们有一个DataFramedata = { 'Name': ['Myelsa', 'Bruce', 'Jimmy', 'Lucy', 'Jack'], 'Sales': [100, 200, 50, 300, 250], 'City': ['New York', 'San Francisco', 'New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}df = pd.DataFrame(data)# 数据处理：只选择'New York'和'San Francisco'城市的销售数据filtered_df = df[df['City'].isin(['New York', 'San Francisco'])]# 计算筛选后的'Sales'列的总和total_sales_filtered = filtered_df['Sales'].sum()print("New York和San Francisco的总销售额是:", total_sales_filtered)# New York和San Francisco的总销售额是: 350# 应用九：作为累加器的起始值# 示例1: 使用生成器和起始值# 定义一个生成器def numbers_generator(): for i in range(1, 6): yield i# 使用生成器和起始值100total = sum(numbers_generator(), start=100)print("生成器产生的元素与起始值100的和是:", total)# 生成器产生的元素与起始值100的和是: 115# 示例2: 使用空列表和起始值(将返回起始值本身)empty_list = []total = sum(empty_list, start=50) # 因为列表是空的，所以返回起始值50print("空列表与起始值50的和是:", total)# 空列表与起始值50的和是: 50# 应用十：数字生成器求和# 示例1: 使用简单的数字生成器# 定义一个生成器，生成从1到5的数字def numbers_generator(): for i in range(1, 6): yield i# 使用sum()函数求和total = sum(numbers_generator())print("生成器产生的数字之和是:", total)# 生成器产生的数字之和是: 15# 示例2: 使用生成器和起始值# 定义一个生成器，生成从1到5的数字def numbers_generator(): for i in range(1, 6): yield i# 使用sum()函数求和，并指定起始值为10total = sum(numbers_generator(), start=10)print("生成器产生的数字与起始值10之和是:", total)# 生成器产生的数字与起始值10之和是: 25# 示例3: 使用更复杂的生成器逻辑# 定义一个生成器，生成平方数，直到平方数大于20def square_numbers_generator(): n = 1 while True: square = n ** 2 if square > 20: break yield square n += 1# 使用sum()函数求和total = sum(square_numbers_generator())print("小于等于20的平方数之和是:", total)# 小于等于20的平方数之和是: 30# 示例4: 使用生成器表达式和sum()# 使用生成器表达式生成从1到5的数字total = sum(i for i in range(1, 6))print("生成器表达式产生的数字之和是:", total)# 使用生成器表达式生成平方数，直到平方数大于20total = sum(i ** 2 for i in range(1, int(20 ** 0.5) + 1) if i ** 2 <= 20)print("小于等于20的平方数之和是:", total)# 生成器表达式产生的数字之和是: 15# 小于等于20的平方数之和是: 30# 应用十一：与函数式编程结合使用# 示例1: 使用map()和sum()# 定义一个列表numbers = [1, 2, 3, 4, 5]# 使用map()将列表中的每个元素平方，然后用sum()求和squared_sum = sum(map(lambda x: x ** 2, numbers))print("列表中每个元素的平方和是:", squared_sum)# 列表中每个元素的平方和是: 55# 示例2: 使用filter()和sum()# 定义一个列表numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 0, -1, -2]# 使用filter()过滤出列表中的正数，然后用sum()求和positive_sum = sum(filter(lambda x: x > 0, numbers))print("列表中的正数之和是:", positive_sum)# 列表中的正数之和是: 15# 示例3: 使用reduce()和sum()(尽管reduce()通常用于更复杂的场景)from functools import reduce# 定义一个列表numbers = [1, 2, 3, 4, 5]# 使用reduce()和lambda函数模拟sum()的功能reduced_sum = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)print("使用reduce()函数求和的结果是:", reduced_sum)# 使用reduce()函数求和的结果是: 15# 应用十一：与列表推导式结合使用# 示例1: 使用列表推导式和sum()# 定义一个列表numbers = [1, 2, 3, 4, 5]# 使用列表推导式平方列表中的每个元素，然后用sum()求和squared_sum_listcomp = sum([x ** 2 for x in numbers])print("使用列表推导式平方列表中每个元素的和是:", squared_sum_listcomp)# 使用列表推导式平方列表中每个元素的和是: 55# 示例2: 列表推导式生成平方数列表，并用sum()求和# 定义一个数字列表numbers = [1, 2, 3, 4, 5]# 使用列表推导式生成平方数列表，并用sum()求和squared_sum = sum([x ** 2 for x in numbers])print("列表中每个元素的平方和是:", squared_sum)# 列表中每个元素的平方和是: 55# 示例3: 列表推导式过滤偶数并求和# 定义一个包含奇数和偶数的数字列表numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]# 使用列表推导式过滤出偶数，并用sum()求和even_sum = sum([x for x in numbers if x % 2 == 0])print("列表中的偶数之和是:", even_sum)# 列表中的偶数之和是: 30# 示例4: 列表推导式与条件语句结合，求和满足条件的元素# 定义一个包含正数和负数的数字列表numbers = [1, -2, 3, -4, 5, -6, 7, -8, 9, -10]# 使用列表推导式选取正数，并用sum()求和positive_sum = sum([x for x in numbers if x > 0])print("列表中的正数之和是:", positive_sum)# 列表中的正数之和是: 25# 示例5: 列表推导式生成斐波那契数列(前N项)，并求和# 定义fibonacci生成器函数def fibonacci_generator(n): a, b = 0, 1 for _ in range(n): yield a a, b = b, a + b# 使用生成器函数来创建一个包含斐波那契数列前10项的列表fibonacci_sequence = list(fibonacci_generator(10))# 或者，如果你不想改变原来的生成器函数，你可以直接这样生成斐波那契数列列表# fibonacci_sequence = [0, 1] + [fibonacci_sequence[i-1] + fibonacci_sequence[i-2] for i in range(2, 10)]# 注意：这里的fibonacci_sequence需要事先初始化为包含至少两个元素的列表[0, 1]# 使用sum()函数求和斐波那契数列fibonacci_sum = sum(fibonacci_sequence)print("斐波那契数列(前10项)的和是:", fibonacci_sum)# 斐波那契数列(前10项)的和是: 881-2、VBA：
略，待后补。2、推荐阅读：
2-1、Python-VBA函数之旅-len()函数
Python算法之旅：Algorithms
Python函数之旅：Functions
