Somme d'une liste de valeurs

En Python, les tableaux permettent de contenir des listes de valeurs, peu importe le type de ces valeurs :

tableau_entiers = [5, 6, 4, 7, 2, 8]
tableau_tableaux = [[0, 1], [3, 4]]
tableau_caractère = ["a", "b", "c"]
On souhaite pouvoir écrire une fonction qui réalise la somme des valeurs contenues dans un tableaux, et ce quel que soit le type de ces valeurs.

Soyons précis

Dans le cas de caractères ou de tableaux, on ne parlera pas de somme mais plutôt de concaténation :

>>> "a" + "b"
"ab"
>>> [1, 2, 3, 4] + [5, 6, 7, 8]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

Créer une fonction somme_valeurs qui prend en paramètre une liste non vide de valeurs et qui renvoie la somme des valeurs de cette liste.

>>> tableau_entiers = [5, 6, 4, 7, 2, 8]
>>> somme_valeurs(tableau_entiers)
32
>>> tableau_tableaux = [[0, 1], [3, 4]]
>>> somme_valeurs(tableau_tableaux)
[0, 1, 3, 4]
>>> tableau_caractère = ["a", "b", "c"]
>>> somme_valeurs(tableau_tableaux)
"abc"
Aide

On pourra initialiser la somme à la première valeur du tableau...

Types

Dans les tests, seront testés d'autres types de variable que ceux présentés dans l'énoncé, mais il sera toujours possible d’additionner les valeurs deux à deux.

###(Dés-)Active le code après la ligne # Tests (insensible à la casse)
(Ctrl+I)
Entrer ou sortir du mode "deux colonnes"
(Alt+: ; Ctrl pour inverser les colonnes)
Entrer ou sortir du mode "plein écran"
(Esc)
Tronquer ou non le feedback dans les terminaux (sortie standard & stacktrace / relancer le code pour appliquer)
Si activé, le texte copié dans le terminal est joint sur une seule ligne avant d'être copié dans le presse-papier
Évaluations restantes : 10/10
.128013s3_èufvIy naêSû1me(P24:jtwi][hE)6Oo;bcdg/0lîàqAp.rL-,$=+Nk5Rxé050N0s0z0m0B0R0b0k0M0R0m0b0b0%010z0B0W010406050b0f0r0r0m0Y0j040o0J0R0f120J0l0k020m0r0W0K0k0,0s1c0Y0U0f0s0b050P191b1d1f170W041D1K051N0P1N1P1K170N0B0h0`0|0~100E0B0O0E0R1%0E0z15050=0L0R0s1Y0}0 011$1(1*1(0z1:1=1.0z0L0J0N1f1/0Y1L0z0E0`1i0b0W0m0l100v011@1!010g0@0s0l1q0s1.2f2h2m1_2p1=2s0r2u040a0k0u0Y0J0W0J0b0B1l1n0:2d0Y0Y0s0M2P1D2w0l1L0P2b2#0z29282a0N2y101*0l2r2M1.1V1X0{1^2/0B2;0l251W1.0W2U1L2Z2#36182g1n2`2n2 0Y1c0R150q2Y3a16392x3c1_3e3g150v3k2h3m2Z2.013r0m3h040c3v2!173y3p103B3D0w3G3x3a3z3M150+3P3I3R3K3A0J3f3C150H3P1M341D2^2(0N2,3z0M252E0/1W1L330s353l3*3?0:3~3o1Z1_0*150:0g3*3J45100A150k4b3Y4d3A0g150b0J1b0s0d0h3C0s0f0Y1C1E3 4c2{0114040t4i444C0l15200s0m0f4H3b4k4E0G0x3P0k060k4Z4h4B3d4n4p2D4W3n4R4C0J150%4+4$3q4L0m1;4N4P4z3w4,3z4E0D4Q3z0r0B150Q533Z4E0C3W4!4#4j4J4^0@1=4=5g2n4/044;4}2!5f4I3d0L152B594S154G5r434-4%044M4O5z4C4T5d4!4 3Z47040g3#5l5u4@040B5V5F1_0J4f5Y0l5!3S5w040Y2h0O0s5K2n4E5C384?10553i5?1_4E0#5+3Z4K5H0?0R5k5D5P5A044U5N5e4Z6b5h044o4q634k5o5q366h5{3A4(6m5D5t5#105o0(6n6j5I4|5`5m6015526a6t655Z6M6I105b6f6y3z5R2U0z4w5*6x6i5G6l4*5D170P413}3+6/0P3.1D0z3:6@2*2$24262(4_1=2#3.1J5E3z2U0r0d0g0m0*4r0E0c151v1x1z1B0k4V6a1Q3m1K0i0R0k1B0z0k0T0k2 0z0s0Y0k7j0`0;7A0k5T0l2W0B1m7y1?0W4v7v0b000m0W0W1*7j7C7E197C0:0_4t1=4w0_0N1m7v1=0k0z0j7Q0k1V2f2M1?2R0R002K0.5/7A4w4h6.046C6-3@040k0t2g7C0s0-1w7X7}7k2}7A0Y7*1=7-1?7?7^05875/0l5;1D872;7_0B7{0b2r7v2g8s7F7v81834v0Y0G0X1M7p040I1n2L4w5/0k0.0O4u2D0l7v7z7B7D1A0k0|2d1r1=0-2O0.7t1n7A1r8L0M7G1?7J7L7N0l007u4#2)1m0O042:0.0?2U2Y9b8z8c7#0B8;800W820m847C8w8b89870k7T8h0.0M1k1?7x189k9d3?0p7v3?0l0b0=8+9j2J9l0#7F8/9o997;0M0}0k8Z7C7;8u1?9w428n8B8b0k0J0f868b0g0R0J9t9;428T0L29060F1n2U4t7K0E0s9W917y989Q9(9%9#ai3#0b7E7 8O9t8Q9_429y9=991k0@8F8{9)0k0f8D9O9$0z0.2s2P0X0ka57t0g0g0;0k9W8=051w04aF9taI9t7M6#aW7_8l0f0-9?0L0y0;0_0t6F0-9W6Z8k0_9@0`0E0m0S2;901d0m2W0e2U0b0G7tag0Y9g1*0b0.7P1d8;0m0`bca#7N0N00aD7=2J8F0B0e2Da-a/0zac7/2r2h7:989P1w4`a)0_0.0R0.8*0z8s8sa+0k4O2)7k0x8;1?9L7v2r7=8j90929?9r83a$ba7v7.7K8;2}9g0B2U0`bi0N0.7Q0l2-0N9^2 0ra28t0J0=7sbpbMbO8I0ba16{1T1O047r8|0kbc190R7Hanbk942Pas3}6)4r7*8Q4y9z0h0J2O9Abk3?8@8h8`cn8~0W8s0h2rb`9a9U9d1z0m0Nb.7j9T9c8c2N9?1n1j9o8K8HaC8}704{a)a}a b1c^9$5/b5b79W2Ra_8r9?9^d2c?4O0-ch160ubi8h8j1=9Wb%9O2Nb~8y7:7kap2P7-009D0Y2O4w1?b%0rbOcG2U9Wc*7Nc/dy8Yb30r0ebWc;7=d8d69-6t1d2O0E1c7A0-15090t0l090G4W0Ma~b07k2R6%1_dU2bdX8hd!0t0qd(d*b3c 1?bY8U170f0R3m1*040ma87:bk3|55b61?8`b.1maT002}2O0B3C8Fbn3bbc1?aDb!d,8Dd/dTdvd?aqdZ04d#d{d)6xc}b40zefbU9^0r0J0jb%ez6R01d=dWeDd_eH4Wdqa$9W1De717e77x8=edbvb{eheraTcJ1maGa!cw0Metc;ewc`8l6V3ZeXd@eEd#0vd|eJd~eMb7eO0keQeS2QdSeVf6eZeF0tfaeI6re%1m0be)0Pe+05e-bja)a+bvbxe?2Pe^2d7KaZaJb/e~bgf0c_d-c^d:10fndYd_0cfb6reKd 0_4OfheReTfl5WfWeBeYfYfpf!fs3lb,9sdrfxfze70Xg1e*0Be6g4e.bk0:0Y0le;egaHei0lfJaYaHfN7NfPeuaEexf3fVeWf;f7d_0)f#f`f%fe7kf*fif-f44kfXd^fpgwf_3wf{gfcgg33m0Pe48V0V9^0zc93C9W0@eO8#b=0M7I3C1j0k0$0k0q0(0v0(g10X0(1n0%7yd$0(0q0G0P0vg.fu9P8T7o740Z7P2J0O5/4q9A0f1WbE9(7B2D7vg77Ie`cw2Rdk7BcS7Cev8?7X0.8_aHb@0lb_b{aBd4a?c^hI7mcj2^3z1{1)1+1-753Z2AbD2D152G0oe~137v0u0j2b1m3*3|5E373 87gr5R495 4e4gh^4l6v2D4s4u7,h{5^h{656Fi2156e6x4Y5O6Nh}5=6$6t6p6D5Gi66Qf/4D6Kh{5}0458im6zio045c6+5egri567696rgriiigeV0l5-5yiu505Bi44^4`5JiN5ai86Uh=155T0Yij5X6PiFih5(2}i$3L5-8y8AiU6c5_4AeVir3ji=5L1562iIiniC5jif6Hin4T7m36ib6ggF6jczi-016B6qf`iBiR1=iTj5iv51iQ5Yi7ixiX6t6X0;6!jf65je6+9 6;h-3-3`74aN0saP0;9WhG7k4tdvc?8L9,cx9e8F0zjE04ek2}9Q0Y0f951n9.3}6F0d0q0k0(g{j/3u8a42fK2N9Q9Gco0m0y9@8obZbLbNbP8Lj-66iS0f0dj_9z0N2h0_kaj/i{9z0bkiblbghv1nbVb{6F7lbZ2d9M7O7_b 2r2-7X0f0_7Ec37y4pc77_dtk7cf7wk0k29F8g8,boc4kMkvgYcbkPce8+gPa23x9J040V1 8Ib/j8k.k50kjReo4`jU7@9-87j(j!d5jWd3ifkn7/0k0B1b0fjT7thm9X12dN8D7Q0fcS8+0k0ndNeQ1V2pbgcg0k0Z9qf|arkaj?l3gm8#gX0fkU4xdO2 lm0s7s0Ja.0;db06cmb%cpe4cs8:8=cvb/kaczh 7+4xl3cFcHkohx8^cN2U0:lncU9IcWjXhD9hj4k^dFc,hgah0~gndPkchJdQa,0t1c8Fco7u1?cYc!a#7EjP0_l60_aRd4d+f2b2c~gAb805k,06dd8g8icLdE9odG1^dIahhddMb{brkweUingHf80tgK4WhImRivmTe!gxgMcdbPkxe205gTe,g6fCe:eNfHe(9ph4la9PeNgrm#fpe#6xbM1w8Ifgkw9O7A2slob~0y9HeAdVgun0m%5sm)n5gCf,fkjc2nm eGnj8ch4f~g4m/04hn0:fEbwgdf|m^aob-erm{0bm}nfeCf?ntgLnk1=m*f*n7bCnab;0.ndnqd;gtfof9nu8$kQk*fggDnpm~n)nQd`n,nwgQnzg@4hfynyfAm:8=g9gbm?gee@m_nJcwj%nNfmn@gInR4Wn3nVgWdQfKn9hincneofngn*mV0!n16rnln/nnfjfUnOf=ohn_nSnvoba$h6fzgSe574gV7=k$g!7s4Og%e`g*689^n?oun^0)oxn`oLfvh6cj6=0;670b04.

Comparaison de performances sur des tableaux

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Comparaison de performances sur des chaînes de caractères

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