python定义累加函数,python定义函数累加求和

提示：扫一扫查出行
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制提示

python定义一个函数求和,4以内的整数,普通函数实现怎么打

1、使用while循环

定义一个累加求和函数sum1(n),函数代码如下：

2、使用 for循环

定义一个累加求和函数sum2(n),函数代码如下：

3、使用递归函数

定义一个累加求和函数sum3(n),函数代码如下：

二、使用了三种实现累加求和的方法，分别定义了三个函数。

1、对0-100实现累加求和，令n=100，分别调用三个函数,

代码如下：

2、控制台的输出结果都为：5050

3、这里需要注意的是：

1、在while循环中需要定义初始值和累加变量，防止出现死循环；

相关问答

Q1: Python定义函数实现求m~n和,并调用函数计算200~1000和550~10000的和

按照你的要求编写的定义函数求m~n和的Python语言程序如下

def summary(m,n):

s=0

for i in range(m,n+1):

s=s+i

return s

print(summary(200,1000))

print(summary(550,10000))

源代码(注意源代码的缩进)

Q2: python中创建自定义函数的关键字

打开IDLE python GUI，点击开始-所有程序-python2.7-IDLE python GUI，或者直接进入dos环境，或者其他的IDLE。

请点击输入图片描述

首先，创建一个简单的自定义函数，定义为K函数。

请点击输入图片描述

假如x==Kill，那么，就可以代入刚才所创建的K函数，最后返回一个语句，x为任意字符，空白字符也可以。

请点击输入图片描述

要注意的是，用def创建函数的时候，k（x）括号里面是不用双引号的，而调用自定义函数的时候，在括号了就要加上双引号。

上面的定义函数比较简单，只用了一个print输出语句，现在，定义一个累加的函数，就要用到while函数和if函数了。

请点击输入图片描述

A函数是用来计算累加的，其中用到了一个while循环和if判断，x为自定义变量，假如现在X为100，也就是说此函数计算1+2+3+...+100的和。

请点击输入图片描述

Q3: python定义求和函数

使用三种方法实现0-n累加求和

定义函数分别使用while循环、for循环、递归函数实现对0-n的累加求和

1、使用while循环

定义一个累加求和函数sum1(n),函数代码如下：

20200503163511.jpg

2、使用 for循环

定义一个累加求和函数sum2(n),函数代码如下：

20200503163523.jpg

3、使用递归函数

定义一个累加求和函数sum3(n),函数代码如下：

Q4: Python中的“迭代”详解

迭代器模式：一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。

所有序列都是可以迭代的。我们接下来要实现一个 Sentence（句子）类，我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串，然后可以逐个单词迭代。

接下来测试 Sentence 实例能否迭代

序列可以迭代的原因：

iter()

解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用iter(x)。

内置的 iter 函数有以下作用：

由于序列都实现了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。

可迭代对象：使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象。

与迭代器的关系：Python 从可迭代对象中获取迭代器。

下面用for循环迭代一个字符串，这里字符串 'abc' 是可迭代的对象，用 for 循环迭代时是有生成器，只是 Python 隐藏了。

如果没有 for 语句，使用 while 循环模拟，要写成下面这样：

Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文（如列表推导，元组拆包等等）中的 StopIteration 异常。

标准的迭代器接口有两个方法：

__next__ ：返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常。

__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器，如 for 循环中。

迭代器：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。

接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类：

注意，不要在 Sentence 类中实现 __next__ 方法，让 Sentence 实例既是可迭代对象，也是自身的迭代器。

为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器，而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是，每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器。

所以总结下来就是：

实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替 SentenceIteror 类。

只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数。调用生成器函数，就会返回一个生成器对象。

生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体，把生成器传给 next(...) 函数时，生成器函数会向前，执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停，。最终，函数的定义体返回时，外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常，这一点与迭代器协议一致。

如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了，但是还不够慵懒。惰性，是如今人们认为最好的特质。惰性实现是指尽可能延后生成值，这样做能节省内存，或许还能避免做无用的处理。

目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为 __init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表，然后将其绑定到 self.words 属性上。这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或许更多，取决于文本中有多少非单词字符）。

re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本，返回的是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词。

标准库提供了很多生成器函数，有用于逐行迭代纯文本文件的对象，还有出色的 os.walk 函数等等。本节专注于通用的函数：参数为任意的可迭代对象，返回值是生成器，用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素。

第一组是用于过滤的生成器函数：从输入的可迭代对象中产出元素的子集，而且不修改元素本身。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate)，这个参数是个布尔函数，有一个参数，会应用到输入中的每个元素上，用于判断元素是否包含在输出中。

以下为这些函数的演示：

第二组是用于映射的生成器函数：在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算，然后返回结果。

以下为这些函数的用法：

第三组是用于合并的生成器函数，这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素。

以下为演示：

第四组是从一个元素中产出多个值，扩展输入的可迭代对象。

以下为演示：