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len函数python用法
python设计一个名为list_sum的函数，接收一个数字的列表，返回积累和，返回一个新的列表
python编写函数接受一个数字列表，并返回其累积和即一个新的列表，其第i位元素是原始列表i+1个元素之和
Python的函数都有哪些？
python常用函数包有哪些？

len函数python用法

python中len()的用法：新建一个len()函数的使用py，中文编码声明注释：#coding=gbk，函数：len()作用：返回字符串、列表、字典、元组等长度。语法：len(str)。参数：str：要计算的字符串、列表、字典、元组等。返回值：字符串、列表、字典、元组等元素的长度。 实例：

计算字符串的长度。
计算列表的元素个数。
计算字典的总长度，即键值对总数。
计算元组元素个数。在Python中，要知道一个字符串有多少个字符，以获得字符串的长度，或者一个字符串需要多少字节，可以使用 len 函数。

python设计一个名为list_sum的函数，接收一个数字的列表，返回积累和，返回一个新的列表

def mysum(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n + mysum(n - 1)
t = [1, 2, 3, 4, 5]
list(map(mysum, t))

python编写函数接受一个数字列表，并返回其累积和即一个新的列表，其第i位元素是原始列表i+1个元素之和

def mySum():
    nlist = []
    sumlist = []
    sum = 0
    flag = True
    while flag:
        n = int(input("Input a number:"))
        nlist.append(n)
        sum += n
        sumlist.append(sum)
        print(nlist)
        print(sumlist)
        nextStep = input("Continue, yes/no?")
        if nextStep == 'yes':
            flag = True
        else:
            flag = False
mySum()

Python的函数都有哪些？

Python 函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。Python提供了许多内建函数，比如 print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

定义一个函数

你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：

函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号 ()。
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。
函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
函数内容以冒号起始，并且缩进。
return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的 return 相当于返回 None。

语法

def functionname(parameters):
    "函数_文档字符串"
    function_suite
    return [expression]

默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。

实例

以下为一个简单的Python函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上。

def printme(str):
    "打印传入的字符串到标准显示设备上"
    print(str)
    return

函数调用

定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行。如下实例调用了 printme() 函数：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 定义函数
def printme(str):
    "打印任何传入的字符串"
    print(str)
    return
# 调用函数
printme("我要调用用户自定义函数!")
printme("再次调用同一函数")

以上实例输出结果：

我要调用用户自定义函数!
再次调用同一函数

参数传递

在 Python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

a = [1, 2, 3]
a = "Runoob"

以上代码中，[1, 2, 3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是 List 类型对象，也可以指向 String 类型对象。

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变 a 的值，相当于新生成了 a。
可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身 la 没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

Python 函数的参数传递：

不可变类型：类似 C++ 的值传递，如整数、字符串、元组。如 fun(a)，传递的只是 a 的值，没有影响 a 对象本身。比如在 fun(a) 内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。
可变类型：类似 C++ 的引用传递，如列表，字典。如 fun(la)，则是将 la 真正的传过去，修改后 fun 外部的 la 也会受影响。 Python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

必备参数
关键字参数
默认参数
不定长参数

必备参数

必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。调用 printme() 函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：

def printme(str):
    "打印任何传入的字符串"
    print(str)
    return
printme()

以上实例输出结果：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 11, in module
    printme()
TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)

关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：

def printme(str):
    "打印任何传入的字符串"
    print(str)
    return
printme(str="My string")

以上实例输出结果：

My string

默认参数

调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。下例会打印默认的 age，如果 age 没有被传入：

def printinfo(name, age=35):
    "打印任何传入的字符串"
    print("Name: ", name)
    print("Age ", age)
    return
printinfo(age=50, name="miki")
printinfo(name="miki")

以上实例输出结果：

Name:  miki
Age  50
Name:  miki
Age  35

不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple):
    "函数_文档字符串"
    function_suite
    return [expression]

加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。不定长参数实例如下：

def printinfo(arg1, *vartuple):
    "打印任何传入的参数"
    print("输出: ")
    print(arg1)
    for var in vartuple:
        print(var)
    return
printinfo(10)
printinfo(70, 60, 50)

以上实例输出结果：

输出:
10
输出:
70
60
50

匿名函数

Python 使用 lambda 来创建匿名函数。 lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。 lambda 的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在 lambda 表达式中封装有限的逻辑进去。 lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。虽然 lambda 函数看起来只能写一行，却不等同于 C 或 C++ 的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

语法

lambda 函数的语法只包含一个语句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]: expression

如下实例：

sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
print("相加后的值为 : ", sum(10, 20))
print("相加后的值为 : ", sum(20, 20))

以上实例输出结果：

相加后的值为 :  30
相加后的值为 :  40

return 语句

return 语句 [表达式] 退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的 return 语句返回 None。之前的例子都没有示范如何返回数值，下例便告诉你怎么做：

def sum(arg1, arg2):
    "返回2个参数的和."
    total = arg1 + arg2
    print("函数内 : ", total)
    return total
total = sum(10, 20)

以上实例输出结果：

函数内 :  30

变量作用域

一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称。两种最基本的变量作用域如下：

全局变量
局部变量定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：

total = 0  # 这是一个全局变量
def sum(arg1, arg2):
    "返回2个参数的和."
    total = arg1 + arg2  # total在这里是局部变量.
    print("函数内是局部变量 : ", total)
    return total
sum(10, 20)
print("函数外是全局变量 : ", total)

以上实例输出结果：

函数内是局部变量 :  30
函数外是全局变量 :  0

python常用函数包有哪些？

一些 Python 常用函数包：

Urllib3 Urllib3 是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：
- 线程安全
- 连接池
- 客户端 SSL/TLS 验证
- 使用分段编码上传文件
- 用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
- 支持 gzip 和 deflate 编码
- HTTP 和 SOCKS 的代理支持
Six Six 是一个 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。
botocore、boto3、s3transfer、awscli Botocore 是 AWS 的底层接口。Botocore 是 Boto3 库的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。 S3transfer 是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI 和其他许多项目都依赖 s3transfer。
Pip pip 是 “Pip Installs Packages” 的首字母递归缩写。 pip 很容易使用。要安装一个包只需 pip install package name 即可，而删除包只需 pip uninstall package name 即可。最大优点之一是它可以获取包列表，通常以 requirements.txt 文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。如果结合使用 pip 与 virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。
Python-dateutil python-dateutil 模块提供了对标准 datetime 模块的强大扩展。我的经验是，常规的 Python datetime 缺少哪些功能，python-dateutil 就能补足那一块。
Requests Requests 建立在我们的 #1 库——urllib3 基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比 urllib3 来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比 urllib3 更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。
Certifi 近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为。
Idna 根据其 PyPI 页面，idna 提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。” IDNA 的核心是两个函数：ToASCII 和 ToUnicode。ToASCII 会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode 则逆转该过程。在 IDNA 包中，这些函数称为 idna.encode() 和 idna.decode()
PyYAML YAML 是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它。 PyYAML 是 Python 的 YAML 解析器和发射器，这意味着它可以读写 YAML。它会把任何 Python 对象写成 YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内。
Pyasn1 像上面的 IDNA 一样，这个项目也非常有用： ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1 是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本。
Docutils Docutils 是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils 能读取 reStructuredText 格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。
Chardet 你可以用 chardet 模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。
RSA rsa 包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持：
- 加密和解密
- 签名和验证签名
- 根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用。
Jmespath JMESPath，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。
Setuptools 它是用于创建 Python 包的工具。不过，其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南。
Pytz 像 dateutils 一样，这个库可帮助你处理日期和时间。有时候，时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些。
Futures 从 Python 3.2 开始，Python 提供 concurrent.futures 模块，可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块。
Colorama 使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色。

积累函数python（积累函数的倒数）

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len函数python用法

python设计一个名为list_sum的函数，接收一个数字的列表，返回积累和，返回一个新的列表

python编写函数接受一个数字列表，并返回其累积和即一个新的列表，其第i位元素是原始列表i+1个元素之和

Python的函数都有哪些？

定义一个函数

语法

实例

函数调用

参数传递

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

Python 函数的参数传递：

参数

必备参数

关键字参数

默认参数

不定长参数

匿名函数

语法

return 语句

变量作用域

python常用函数包有哪些？