修改上述代码，不需要计算none值

下面是修改后的代码：

def get_sum(nums):
    total = 0
    for num in nums:
        if num is not None:
            total += num
    return total

这样就不会计算 None 值了。

相关问题

上述代码加入超时另计算功能

为了在上述代码中加入超时功能，你可以考虑在`show()`函数内部增加对超时条件的判断。这里是一种可能的修改方案：

# 新增一个超时变量，例如timeout_seconds，保存所需的超时时间
timeout_seconds = 60 * 5  # 示例：5分钟超时

def show_with_timeout():
    global allSeconds, timeout_seconds, startBtn, id
    startBtn.config(state="disabled")  # 禁用开始按钮

    if allSeconds <= 0:  # 如果已经到达终点，则不再计时并处理超时
        handle_timeout()
        return

    # 原有的秒数递减逻辑不变
    ...

    # 添加超时检查，如果到了预定的超时时间，触发超时处理
    if id is not None and (allSeconds + timeout_seconds < int(time.time())):  
        handle_timeout()
        root.after_cancel(id)  # 取消当前计时器
    else:
        id = root.after(1000, show_with_timeout)  # 继续计时或检查超时

# 新增一个函数处理超时情况
def handle_timeout():
    showerror('提示', "倒计时已达到设定的超时时间!")
    # 这里还可以选择将按钮状态改为正常或执行其他操作
    startBtn.config(state=tk.NORMAL)

在这个版本中，我们在每次更新倒计时之前检查是否超过了预设的超时时间。如果超过了，就执行`handle_timeout()`函数，显示错误消息并可能重置倒计时。记得调整`timeout_seconds`值以适应实际需求。

上述代码报memoryerror的错误，请修改上述代码，给我完整代码

由于原始代码提到的MemoryError通常是因为内存不足以一次性加载大量数据，我们可以尝试分批处理或者使用更高效的数据结构来避免这个问题。下面是一个修改后的版本，采用了pandas DataFrame分块读取和处理的方式，这样可以减少内存消耗：

import pandas as pd
import numpy as np
from itertools import islice
import openpyxl
import networkx as nx

# 假设grouped是已经按某种方式分组的数据，例如DataFrame的GroupBy对象
# 或者是列表的列表，每一层代表一组数据
def process_group_in_chunks(grouped, max_memory_usage, feature_df, feature_weights_df, common_matrix, chunksize=1000):
    for i, group in enumerate(islice(grouped, 0, None, chunksize)):
        feature_words_chunk = feature_df.iloc[i:i+chunksize]
        feature_weights_chunk = feature_weights_df.iloc[i:i+chunksize]
        common_matrix_chunk = common_matrix[i:i+chunksize]

        # 对每一块数据进行操作
        num_features = len(feature_words_chunk)

        for j in range(num_features):
            # ... (其他操作，如创建Excel和Graph)

        # 保存当前组的数据后，释放内存
        del feature_words_chunk
        del feature_weights_chunk
        del common_matrix_chunk

# 原始数据假设存储在dataframes feature_df, feature_weights_df, 和 common_matrix中
grouped_data = ...  # 填充实际数据源
max_memory_usage = ...  # 根据你的系统内存设定合适的最大内存使用量

# 分块处理数据
process_group_in_chunks(grouped_data, max_memory_usage, feature_df, feature_weights_df, common_matrix)

在这个版本中，我们使用了`islice`函数按块处理`grouped`数据，每次只加载一部分到内存，完成计算后再释放这部分数据，降低内存压力。这样就可以避免因为数据过大导致的MemoryError。