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1、使用while循环
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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;
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)
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。
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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。
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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。
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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。
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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:
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:
第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素,不过会以某种方式重新排列。
下面的函数都接受一个可迭代的对象,然后返回单个结果,这种函数叫“归约函数”,“合拢函数”或“累加函数”,其实,这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现,但内置更加方便,而且还有一些优点。
参考教程:
《流畅的python》 P330 - 363
def cursum(n):
res = 0
for i in range(1, n + 1):
res += 1
return res