最常用方法是使用sum()函数，如sum([1,2,3,4,5])输出15；也可指定起始值，如sum(numbers,10)；其次可用for循环遍历累加；还可使用functools.reduce配合lambda或operator.add；对于大量数值数据推荐numpy.sum，性能更优。
在 Python 中，对 list 求和有多种方法，常用的包括以下几种：
示例：
主要特色功能如下：1．注册与否均可购物（同类程序中大多要求注册才能购物），方便了那些懒得注册的客户。降低门槛，自然能抓住更多潜在商机。2．除了同类程序中常见的左侧分类树外，还有顶端分类。左侧分类和顶端分类均可在后台方便的进行管理，左侧分类可任意排序。3．首页通过“新品速递”和“热销商品”两个栏目来展示商品，可自行设置在
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numbers = [1, 2, 3, 4, 5]total = sum(numbers)print(total) # 输出：15还可以指定起始值：
total = sum(numbers, 10) # 从10开始加示例：
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numbers = [1, 2, 3, 4, 5]total = 0for num in numbers: total += numprint(total) # 输出：15示例：
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from functools import reducenumbers = [1, 2, 3, 4, 5]total = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)print(total) # 输出：15也可以使用 operator.add 提高效率：
from operator import addtotal = reduce(add, numbers)示例：
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import numpy as npnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]total = np.sum(numbers)print(total) # 输出：15对大型数据集来说，NumPy 的性能优势明显。
基本上就这些常见方法。日常使用推荐 sum()，简洁又高效。涉及复杂逻辑或大数据时再考虑其他方式。不复杂但容易忽略细节，比如数据类型是否全是数字，避免运行出错。
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