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
.128013:Lp(40îed3;N 1Ejo5_Aên)h]6,qc$[yuvài2+xms=ûwlSIatf-ORrg.éPkbè/050j0i0X0W0K0T0P0n0D0T0W0P0P0Q010X0K0d010406050P0H0O0O0W0$0G040U0r0T0H120r0w0n020W0O0d0l0n0#0i1c0$0C0H0i0P050.191b1d1f170d041D1K051N0.1N1P1K170j0K0I0`0|0~100y0K0%0y0T1%0y0X15050=0,0T0i1Y0}0 011$1(1*1(0X1:1=1.0X0,0r0j1f1/0$1L0X0y0`1i0P0d0W0w100L011@1!010Y0@0i0w1q0i1.2f2h2m1_2p1=2s0O2u040a0n0*0$0r0d0r0P0K1l1n0:2d0$0$0i0D2P1D2w0w1L0.2b2#0X29282a0j2y101*0w2r2M1.1V1X0{1^2/0K2;0w251W1.0d2U1L2Z2#36182g1n2`2n2 0$1c0T150o2Y3a16392x3c1_3e3g150L3k2h3m2Z2.013r0W3h040k3v2!173y3p103B3D0f3G3x3a3z3M150s3P3I3R3K3A0r3f3C150A3P1M341D2^2(0j2,3z0D252E0/1W1L330i353l3*3?0:3~3o1Z1_0+150:0Y3*3J45100S150n4b3Y4d3A0Y150P0r1b0i0t0I3C0i0H0$1C1E3 4c2{0114040e4i444C0w15200i0W0H4H3b4k4E0x0b3P0n060n4Z4h4B3d4n4p2D4W3n4R4C0r150Q4+4$3q4L0W1;4N4P4z3w4,3z4E0F4Q3z0O0K150g533Z4E0z3W4!4#4j4J4^0@1=4=5g2n4/044;4}2!5f4I3d0,152B594S154G5r434-4%044M4O5z4C4T5d4!4 3Z47040Y3#5l5u4@040K5V5F1_0r4f5Y0w5!3S5w040$2h0%0i5K2n4E5C384?10553i5?1_4E0B5+3Z4K5H0?0T5k5D5P5A044U5N5e4Z6b5h044o4q634k5o5q366h5{3A4(6m5D5t5#105o0M6n6j5I4|5`5m6015526a6t655Z6M6I105b6f6y3z5R2U0X4w5*6x6i5G6l4*5D170.413}3+6/0.3.1D0X3:6@2*2$24262(4_1=2#3.1J5E3z2U0O0t0Y0W0+4r0y0k151v1x1z1B0n4V6a1Q3m1K0V0T0n1B0X0n0J0n2 0X0i0$0n7j0`0;7A0n5T0w2W0K1m7y1?0d4v7v0P000W0d0d1*7j7C7E197C0:0_4t1=4w0_0j1m7v1=0n0X0G7Q0n1V2f2M1?2R0T002K0)5/7A4w4h6.046C6-3@040n0e2g7C0i0N1w7X7}7k2}7A0$7*1=7-1?7?7^05875/0w5;1D872;7_0K7{0P2r7v2g8s7F7v81834v0$0x0(1M7p040!1n2L4w5/0n0)0%4u2D0w7v7z7B7D1A0n0|2d1r1=0N2O0)7t1n7A1r8L0D7G1?7J7L7N0w007u4#2)1m0%042:0)0?2U2Y9b8z8c7#0K8;800d820W847C8w8b89870n7T8h0)0D1k1?7x189k9d3?0R7v3?0w0P0=8+9j2J9l0B7F8/9o997;0D0}0n8Z7C7;8u1?9w428n8B8b0n0r0H868b0Y0T0r9t9;428T0,29060p1n2U4t7K0y0i9W917y989Q9(9%9#ai3#0P7E7 8O9t8Q9_429y9=991k0@8F8{9)0n0H8D9O9$0X0)2s2P0(0na57t0Y0Y0;0n9W8=051w04aF9taI9t7M6#aW7_8l0H0N9?0,0q0;0_0e6F0N9W6Z8k0_9@0`0y0W0h2;901d0W2W0-2U0P0x7tag0$9g1*0P0)7P1d8;0W0`bca#7N0j00aD7=2J8F0K0-2Da-a/0Xac7/2r2h7:989P1w4`a)0_0)0T0)8*0X8s8sa+0n4O2)7k0b8;1?9L7v2r7=8j90929?9r83a$ba7v7.7K8;2}9g0K2U0`bi0j0)7Q0w2-0j9^2 0Oa28t0r0=7sbpbMbO8I0Pa16{1T1O047r8|0nbc190T7Hanbk942Pas3}6)4r7*8Q4y9z0I0r2O9Abk3?8@8h8`cn8~0d8s0I2rb`9a9U9d1z0W0jb.7j9T9c8c2N9?1n1j9o8K8HaC8}704{a)a}a b1c^9$5/b5b79W2Ra_8r9?9^d2c?4O0Nch160*bi8h8j1=9Wb%9O2Nb~8y7:7kap2P7-009D0$2O4w1?b%0ObOcG2U9Wc*7Nc/dy8Yb30O0-bWc;7=d8d69-6t1d2O0y1c7A0N15090e0w090x4W0Da~b07k2R6%1_dU2bdX8hd!0e0od(d*b3c 1?bY8U170H0T3m1*040Wa87:bk3|55b61?8`b.1maT002}2O0K3C8Fbn3bbc1?aDb!d,8Dd/dTdvd?aqdZ04d#d{d)6xc}b40XefbU9^0O0r0Gb%ez6R01d=dWeDd_eH4Wdqa$9W1De717e77x8=edbvb{eheraTcJ1maGa!cw0Detc;ewc`8l6V3ZeXd@eEd#0Ld|eJd~eMb7eO0neQeS2QdSeVf6eZeF0efaeI6re%1m0Pe)0.e+05e-bja)a+bvbxe?2Pe^2d7KaZaJb/e~bgf0c_d-c^d:10fndYd_0kfb6reKd 0_4OfheReTfl5WfWeBeYfYfpf!fs3lb,9sdrfxfze70(g1e*0Ke6g4e.bk0:0$0we;egaHei0wfJaYaHfN7NfPeuaEexf3fVeWf;f7d_0mf#f`f%fe7kf*fif-f44kfXd^fpgwf_3wf{gfcgg33m0.e48V0u9^0Xc93C9W0@eO8#b=0D7I3C1j0n0E0n0o0M0L0Mg10(0M1n0Q7yd$0M0o0x0.0Lg.fu9P8T7o740c7P2J0%5/4q9A0H1WbE9(7B2D7vg77Ie`cw2Rdk7BcS7Cev8?7X0)8_aHb@0wb_b{aBd4a?c^hI7mcj2^3z1{1)1+1-753Z2AbD2D152G0Ue~137v0*0G2b1m3*3|5E373 87gr5R495 4e4gh^4l6v2D4s4u7,h{5^h{656Fi2156e6x4Y5O6Nh}5=6$6t6p6D5Gi66Qf/4D6Kh{5}0458im6zio045c6+5egri567696rgriiigeV0w5-5yiu505Bi44^4`5JiN5ai86Uh=155T0$ij5X6PiFih5(2}i$3L5-8y8AiU6c5_4AeVir3ji=5L1562iIiniC5jif6Hin4T7m36ib6ggF6jczi-016B6qf`iBiR1=iTj5iv51iQ5Yi7ixiX6t6X0;6!jf65je6+9 6;h-3-3`74aN0iaP0;9WhG7k4tdvc?8L9,cx9e8F0XjE04ek2}9Q0$0H951n9.3}6F0t0o0n0Mg{j/3u8a42fK2N9Q9Gco0W0q9@8obZbLbNbP8Lj-66iS0H0tj_9z0j2h0_kaj/i{9z0Pkiblbghv1nbVb{6F7lbZ2d9M7O7_b 2r2-7X0H0_7Ec37y4pc77_dtk7cf7wk0k29F8g8,boc4kMkvgYcbkPce8+gPa23x9J040u1 8Ib/j8k.k50njReo4`jU7@9-87j(j!d5jWd3ifkn7/0n0K1b0HjT7thm9X12dN8D7Q0HcS8+0n0vdNeQ1V2pbgcg0n0c9qf|arkaj?l3gm8#gX0HkU4xdO2 lm0i7s0ra.0;db06cmb%cpe4cs8:8=cvb/kaczh 7+4xl3cFcHkohx8^cN2U0:lncU9IcWjXhD9hj4k^dFc,hgah0~gndPkchJdQa,0e1c8Fco7u1?cYc!a#7EjP0_l60_aRd4d+f2b2c~gAb805k,06dd8g8icLdE9odG1^dIahhddMb{brkweUingHf80egK4WhImRivmTe!gxgMcdbPkxe205gTe,g6fCe:eNfHe(9ph4la9PeNgrm#fpe#6xbM1w8Ifgkw9O7A2slob~0q9HeAdVgun0m%5sm)n5gCf,fkjc2nm eGnj8ch4f~g4m/04hn0:fEbwgdf|m^aob-erm{0Pm}nfeCf?ntgLnk1=m*f*n7bCnab;0)ndnqd;gtfof9nu8$kQk*fggDnpm~n)nQd`n,nwgQnzg@4hfynyfAm:8=g9gbm?gee@m_nJcwj%nNfmn@gInR4Wn3nVgWdQfKn9hincneofngn*mV0Zn16rnln/nnfjfUnOf=ohn_nSnvoba$h6fzgSe574gV7=k$g!7s4Og%e`g*689^n?oun^0moxn`oLfvh6cj6=0;670P04.

Comparaison de performances sur des tableaux

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Comparaison de performances sur des chaînes de caractères

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