Total people price где ошибка

Одного аргумента функции часто не хватает для сложных задач. В этом уроке мы приведём пример такой задачи и покажем, как делать функции с несколькими аргументами. Начнём с того, что напишем функцию для печати на экране первых 5 элементов таблицы. def print_top5(data): print(‘Название | Год | Рейтинг | Длина | Бюджет | Сборы |’) print(‘———————————————————————————‘) for row in data[:5]: print(‘{: <35} | {} | {: >7.2f} | {: >5} | {: >6.1f} | {: >6.1f} |’.format( row[0], row[1], row[2], row[3], row[5], row[6])) Обратите внимание на отступы для цикла в коде функции. Мы вложили цикл в её тело, и поэтому тело такого цикла набирается с отступом уже не в 4 пробела, а в 8. Теперь вызовем нашу функцию: она печатает на экране топовые (по рейтингу и бюджету) фильмы. oscar_data = [ [‘Форма воды’, 2017, 6.914, 123, [‘фантастика’, ‘драма’], 19.4, 195.243464], [‘Лунный свет’, 2016, 6.151, 110, [‘драма’], 1.5, 65.046687], [‘В центре внимания’, 2015, 7.489, 129, [‘драма’, ‘криминал’, ‘история’], 20.0, 88.346473], [‘Бёрдмэн’, 2014, 7.604, 119, [‘драма’, ‘комедия’], 18.0, 103.215094], [’12 лет рабства’, 2013, 7.71, 133, [‘драма’, ‘биография’, ‘история’], 20.0, 178.371993], [‘Операция «Арго»‘, 2012, 7.517, 120, [‘триллер’, ‘драма’, ‘биография’], 44.5, 232.324128], [‘Артист’, 2011, 7.942, 96, [‘драма’, ‘мелодрама’, ‘комедия’], 15.0, 133.432856], [‘Король говорит!’, 2010, 7.977, 118, [‘драма’, ‘биография’, ‘история’], 15.0, 414.211549], [‘Повелитель бури’, 2008, 7.298, 126, [‘триллер’, ‘драма’, ‘военный’, ‘история’], 15.0, 49.230772], [‘Миллионер из трущоб’, 2008, 7.724, 120, [‘драма’, ‘мелодрама’], 15.0, 377.910544], [‘Старикам тут не место’, 2007, 7.726, 122, [‘триллер’, ‘драма’, ‘криминал’], 25.0, 171.627166], [‘Отступники’, 2006, 8.456, 151, [‘триллер’, ‘драма’, ‘криминал’], 90.0, 289.847354], [‘Столкновение’, 2004, 7.896, 108, [‘триллер’, ‘драма’, ‘криминал’], 6.5, 98.410061], [‘Малышка на миллион’, 2004, 8.075, 132, [‘драма’, ‘спорт’], 30.0, 216.763646], [‘Властелин колец: Возвращение Короля’, 2003, 8.617, 201, [‘фэнтези’, ‘драма’, ‘приключения’], 94.0, 1119.110941], [‘Чикаго’, 2002, 7.669, 113, [‘мюзикл’, ‘комедия’, ‘криминал’], 45.0, 306.776732], [‘Игры разума’, 2001, 8.557, 135, [‘драма’, ‘биография’, ‘мелодрама’], 58.0, 313.542341], [‘Гладиатор’, 2000, 8.585, 155, [‘боевик’, ‘драма’, ‘приключения’], 103.0, 457.640427], [‘Красота по-американски’, 1999, 7.965, 122, [‘драма’], 15.0, 356.296601], [‘Влюбленный Шекспир’, 1998, 7.452, 123, [‘драма’, ‘мелодрама’, ‘комедия’, ‘история’], 25.0, 289.317794], [‘Титаник’, 1997, 8.369, 194, [‘драма’, ‘мелодрама’], 200.0, 2185.372302], [‘Английский пациент’, 1996, 7.849, 155, [‘драма’, ‘мелодрама’, ‘военный’], 27.0, 231.976425], [‘Храброе сердце’, 1995, 8.283, 178, [‘драма’, ‘военный’, ‘биография’, ‘история’], 72.0, 210.409945], [‘Форрест Гамп’, 1994, 8.915, 142, [‘драма’, ‘мелодрама’], 55.0, 677.386686], [‘Список Шиндлера’, 1993, 8.819, 195, [‘драма’, ‘биография’, ‘история’], 22.0, 321.265768], [‘Непрощенный’, 1992, 7.858, 131, [‘драма’, ‘вестерн’], 14.4, 159.157447], [‘Молчание ягнят’, 1990, 8.335, 114, [‘триллер’, ‘криминал’, ‘детектив’, ‘драма’, ‘ужасы’], 19.0, 272.742922], [‘Танцующий с волками’, 1990, 8.112, 181, [‘драма’, ‘приключения’, ‘вестерн’], 22.0, 424.208848], [‘Шофёр мисс Дэйзи’, 1989, 7.645, 99, [‘драма’], 7.5, 145.793296], [‘Человек дождя’, 1988, 8.25, 133, [‘драма’], 25.0, 354.825435], ] print(‘# Самый высокий рейтинг’) print() oscar_data.sort(key=lambda row: row[2], reverse=True) print_top5(oscar_data) print() print() print(‘# Самый большой бюджет’) print() oscar_data.sort(key=lambda row: row[5], reverse=True) print_top5(oscar_data) print() print() # Самый высокий рейтинг Название | Год | Рейтинг | Длина | Бюджет | Сборы | ——————————————————————————— Форрест Гамп | 1994 | 8.91 | 142 | 55.0 | 677.4 | Список Шиндлера | 1993 | 8.82 | 195 | 22.0 | 321.3 | Властелин колец: Возвращение Короля | 2003 | 8.62 | 201 | 94.0 | 1119.1 | Гладиатор | 2000 | 8.59 | 155 | 103.0 | 457.6 | Игры разума | 2001 | 8.56 | 135 | 58.0 | 313.5 | # Самый большой бюджет Название | Год | Рейтинг | Длина | Бюджет | Сборы | ——————————————————————————— Титаник | 1997 | 8.37 | 194 | 200.0 | 2185.4 | Гладиатор | 2000 | 8.59 | 155 | 103.0 | 457.6 | Властелин колец: Возвращение Короля | 2003 | 8.62 | 201 | 94.0 | 1119.1 | Отступники | 2006 | 8.46 | 151 | 90.0 | 289.8 | Храброе сердце | 1995 | 8.28 | 178 | 72.0 | 210.4 | Улучшим нашу функцию: пусть она сама сортирует таблицу. Чтобы это сделать, пропишем в коде ещё один аргумент (количество теоретически не ограничено). Этим вторым аргументом станет индекс столбца, по которому мы хотим сортировать. Указывают его в скобках после первого аргумента. Пусть в объявлении функции этот параметр будет называться column: def print_top5_by_column(data, column): … Тогда для сортировки по столбцу с индексом 3 функцию нужно вызвать так: print_top5_by_column(oscar_data, 3) Обратите внимание: мы переименовали функцию в соответствии с её целью. Имена аргументов тоже понятно описывают, для чего те нужны. Напишем тело функции и обновим код печати таблицы: def print_top5_by_column(data, column): data.sort(key=lambda row: row[column], reverse=True) print(‘Название | Год | Рейтинг | Длина | Бюджет | Сборы |’) print(‘———————————————————————————‘) for row in data[:5]: print(‘{: <35} | {} | {: >7.2f} | {: >5} | {: >6.1f} | {: >6.1f} |’.format( row[0], row[1], row[2], row[3], row[5], row[6])) Используем её, чтобы вывести информацию и по другим столбцам: oscar_data = [ [‘Форма воды’, 2017, 6.914, 123, [‘фантастика’, ‘драма’], 19.4, 195.243464], [‘Лунный свет’, 2016, 6.151, 110, [‘драма’], 1.5, 65.046687], [‘В центре внимания’, 2015, 7.489, 129, [‘драма’, ‘криминал’, ‘история’], 20.0, 88.346473], [‘Бёрдмэн’, 2014, 7.604, 119, [‘драма’, ‘комедия’], 18.0, 103.215094], [’12 лет рабства’, 2013, 7.71, 133, [‘драма’, ‘биография’, ‘история’], 20.0, 178.371993], [‘Операция «Арго»‘, 2012, 7.517, 120, [‘триллер’, ‘драма’, ‘биография’], 44.5, 232.324128], [‘Артист’, 2011, 7.942, 96, [‘драма’, ‘мелодрама’, ‘комедия’], 15.0, 133.432856], [‘Король говорит!’, 2010, 7.977, 118, [‘драма’, ‘биография’, ‘история’], 15.0, 414.211549], [‘Повелитель бури’, 2008, 7.298, 126, [‘триллер’, ‘драма’, ‘военный’, ‘история’], 15.0, 49.230772], [‘Миллионер из трущоб’, 2008, 7.724, 120, [‘драма’, ‘мелодрама’], 15.0, 377.910544], [‘Старикам тут не место’, 2007, 7.726, 122, [‘триллер’, ‘драма’, ‘криминал’], 25.0, 171.627166], [‘Отступники’, 2006, 8.456, 151, [‘триллер’, ‘драма’, ‘криминал’], 90.0, 289.847354], [‘Столкновение’, 2004, 7.896, 108, [‘триллер’, ‘драма’, ‘криминал’], 6.5, 98.410061], [‘Малышка на миллион’, 2004, 8.075, 132, [‘драма’, ‘спорт’], 30.0, 216.763646], [‘Властелин колец: Возвращение Короля’, 2003, 8.617, 201, [‘фэнтези’, ‘драма’, ‘приключения’], 94.0, 1119.110941], [‘Чикаго’, 2002, 7.669, 113, [‘мюзикл’, ‘комедия’, ‘криминал’], 45.0, 306.776732], [‘Игры разума’, 2001, 8.557, 135, [‘драма’, ‘биография’, ‘мелодрама’], 58.0, 313.542341], [‘Гладиатор’, 2000, 8.585, 155, [‘боевик’, ‘драма’, ‘приключения’], 103.0, 457.640427], [‘Красота по-американски’, 1999, 7.965, 122, [‘драма’], 15.0, 356.296601], [‘Влюбленный Шекспир’, 1998, 7.452, 123, [‘драма’, ‘мелодрама’, ‘комедия’, ‘история’], 25.0, 289.317794], [‘Титаник’, 1997, 8.369, 194, [‘драма’, ‘мелодрама’], 200.0, 2185.372302], [‘Английский пациент’, 1996, 7.849, 155, [‘драма’, ‘мелодрама’, ‘военный’], 27.0, 231.976425], [‘Храброе сердце’, 1995, 8.283, 178, [‘драма’, ‘военный’, ‘биография’, ‘история’], 72.0, 210.409945], [‘Форрест Гамп’, 1994, 8.915, 142, [‘драма’, ‘мелодрама’], 55.0, 677.386686], [‘Список Шиндлера’, 1993, 8.819, 195, [‘драма’, ‘биография’, ‘история’], 22.0, 321.265768], [‘Непрощенный’, 1992, 7.858, 131, [‘драма’, ‘вестерн’], 14.4, 159.157447], [‘Молчание ягнят’, 1990, 8.335, 114, [‘триллер’, ‘криминал’, ‘детектив’, ‘драма’, ‘ужасы’], 19.0, 272.742922], [‘Танцующий с волками’, 1990, 8.112, 181, [‘драма’, ‘приключения’, ‘вестерн’], 22.0, 424.208848], [‘Шофёр мисс Дэйзи’, 1989, 7.645, 99, [‘драма’], 7.5, 145.793296], [‘Человек дождя’, 1988, 8.25, 133, [‘драма’], 25.0, 354.825435], ] print(‘# Самый высокий рейтинг’) print() print_top5_by_column(oscar_data, 2) print() print() print(‘# Самый большой бюджет’) print() print_top5_by_column(oscar_data, 5) print() print() print(‘# Самые большие сборы’) print() print_top5_by_column(oscar_data, 6) print() print() print(‘# Самая большая длина’) print() print_top5_by_column(oscar_data, 3) print() print() # Самый высокий рейтинг Название | Год | Рейтинг | Длина | Бюджет | Сборы | ——————————————————————————— Форрест Гамп | 1994 | 8.91 | 142 | 55.0 | 677.4 | Список Шиндлера | 1993 | 8.82 | 195 | 22.0 | 321.3 | Властелин колец: Возвращение Короля | 2003 | 8.62 | 201 | 94.0 | 1119.1 | Гладиатор | 2000 | 8.59 | 155 | 103.0 | 457.6 | Игры разума | 2001 | 8.56 | 135 | 58.0 | 313.5 | # Самый большой бюджет Название | Год | Рейтинг | Длина | Бюджет | Сборы | ——————————————————————————— Титаник | 1997 | 8.37 | 194 | 200.0 | 2185.4 | Гладиатор | 2000 | 8.59 | 155 | 103.0 | 457.6 | Властелин колец: Возвращение Короля | 2003 | 8.62 | 201 | 94.0 | 1119.1 | Отступники | 2006 | 8.46 | 151 | 90.0 | 289.8 | Храброе сердце | 1995 | 8.28 | 178 | 72.0 | 210.4 | # Самые большие сборы Название | Год | Рейтинг | Длина | Бюджет | Сборы | ——————————————————————————— Титаник | 1997 | 8.37 | 194 | 200.0 | 2185.4 | Властелин колец: Возвращение Короля | 2003 | 8.62 | 201 | 94.0 | 1119.1 | Форрест Гамп | 1994 | 8.91 | 142 | 55.0 | 677.4 | Гладиатор | 2000 | 8.59 | 155 | 103.0 | 457.6 | Танцующий с волками | 1990 | 8.11 | 181 | 22.0 | 424.2 | # Самая большая длина Название | Год | Рейтинг | Длина | Бюджет | Сборы | ——————————————————————————— Властелин колец: Возвращение Короля | 2003 | 8.62 | 201 | 94.0 | 1119.1 | Список Шиндлера | 1993 | 8.82 | 195 | 22.0 | 321.3 | Титаник | 1997 | 8.37 | 194 | 200.0 | 2185.4 | Танцующий с волками | 1990 | 8.11 | 181 | 22.0 | 424.2 | Храброе сердце | 1995 | 8.28 | 178 | 72.0 | 210.4 | TASK_1_3 Мы продолжили улучшать функцию print_top5_by_column() и добавили в неё возможность изменять порядок сортировки. Для этого мы дописали ещё один аргумент reverse. Он имеет такой же смысл, как аргумент reverse метода sort(): принимает значение False, если нужно сортировать в обычном порядке, и True — если в обратном. После добавления нового аргумента написанные ранее вызовы функций перестали работать. Проблема в том, что функция теперь принимает три аргумента, а мы передаём только два. Исправьте эти вызовы, передав им третий аргумент (он будет равен True, так как мы по-прежнему хотим видеть бо́льшие значения наверху). Затем выведите на экран 5 самых коротких фильмов из таблицы (третьим аргументом будет False, чтобы наверху были короткие фильмы, а не длинные). SOLUTION oscar_data = [ [‘Форма воды’, 2017, 6.914, 123, [‘фантастика’, ‘драма’], 19.4, 195.243464], [‘Лунный свет’, 2016, 6.151, 110, [‘драма’], 1.5, 65.046687], [‘В центре внимания’, 2015, 7.489, 129, [‘драма’, ‘криминал’, ‘история’], 20.0, 88.346473], [‘Бёрдмэн’, 2014, 7.604, 119, [‘драма’, ‘комедия’], 18.0, 103.215094], [’12 лет рабства’, 2013, 7.71, 133, [‘драма’, ‘биография’, ‘история’], 20.0, 178.371993], [‘Операция «Арго»‘, 2012, 7.517, 120, [‘триллер’, ‘драма’, ‘биография’], 44.5, 232.324128], [‘Артист’, 2011, 7.942, 96, [‘драма’, ‘мелодрама’, ‘комедия’], 15.0, 133.432856], [‘Король говорит!’, 2010, 7.977, 118, [‘драма’, ‘биография’, ‘история’], 15.0, 414.211549], [‘Повелитель бури’, 2008, 7.298, 126, [‘триллер’, ‘драма’, ‘военный’, ‘история’], 15.0, 49.230772], [‘Миллионер из трущоб’, 2008, 7.724, 120, [‘драма’, ‘мелодрама’], 15.0, 377.910544], [‘Старикам тут не место’, 2007, 7.726, 122, [‘триллер’, ‘драма’, ‘криминал’], 25.0, 171.627166], [‘Отступники’, 2006, 8.456, 151, [‘триллер’, ‘драма’, ‘криминал’], 90.0, 289.847354], [‘Столкновение’, 2004, 7.896, 108, [‘триллер’, ‘драма’, ‘криминал’], 6.5, 98.410061], [‘Малышка на миллион’, 2004, 8.075, 132, [‘драма’, ‘спорт’], 30.0, 216.763646], [‘Властелин колец: Возвращение Короля’, 2003, 8.617, 201, [‘фэнтези’, ‘драма’, ‘приключения’], 94.0, 1119.110941], [‘Чикаго’, 2002, 7.669, 113, [‘мюзикл’, ‘комедия’, ‘криминал’], 45.0, 306.776732], [‘Игры разума’, 2001, 8.557, 135, [‘драма’, ‘биография’, ‘мелодрама’], 58.0, 313.542341], [‘Гладиатор’, 2000, 8.585, 155, [‘боевик’, ‘драма’, ‘приключения’], 103.0, 457.640427], [‘Красота по-американски’, 1999, 7.965, 122, [‘драма’], 15.0, 356.296601], [‘Влюбленный Шекспир’, 1998, 7.452, 123, [‘драма’, ‘мелодрама’, ‘комедия’, ‘история’], 25.0, 289.317794], [‘Титаник’, 1997, 8.369, 194, [‘драма’, ‘мелодрама’], 200.0, 2185.372302], [‘Английский пациент’, 1996, 7.849, 155, [‘драма’, ‘мелодрама’, ‘военный’], 27.0, 231.976425], [‘Храброе сердце’, 1995, 8.283, 178, [‘драма’, ‘военный’, ‘биография’, ‘история’], 72.0, 210.409945], [‘Форрест Гамп’, 1994, 8.915, 142, [‘драма’, ‘мелодрама’], 55.0, 677.386686], [‘Список Шиндлера’, 1993, 8.819, 195, [‘драма’, ‘биография’, ‘история’], 22.0, 321.265768], [‘Непрощенный’, 1992, 7.858, 131, [‘драма’, ‘вестерн’], 14.4, 159.157447], [‘Молчание ягнят’, 1990, 8.335, 114, [‘триллер’, ‘криминал’, ‘детектив’, ‘драма’, ‘ужасы’], 19.0, 272.742922], [‘Танцующий с волками’, 1990, 8.112, 181, [‘драма’, ‘приключения’, ‘вестерн’], 22.0, 424.208848], [‘Шофёр мисс Дэйзи’, 1989, 7.645, 99, [‘драма’], 7.5, 145.793296], [‘Человек дождя’, 1988, 8.25, 133, [‘драма’], 25.0, 354.825435], ] def print_top5_by_column(data, column, reverse): data.sort(key=lambda row: row[column], reverse=reverse) print(‘Название | Год | Рейтинг | Длина | Бюджет | Сборы |’) print(‘———————————————————————————‘) for row in data[:5]: print(‘{: <35} | {} | {: >7.2f} | {: >5} | {: >6.1f} | {: >6.1f} |’.format( row[0], row[1], row[2], row[3], row[5], row[6])) # обновите код вывода топовых значений print(‘# Самый высокий рейтинг’) print() print_top5_by_column(oscar_data, 2, True) print() print() print(‘# Самый большой бюджет’) print() print_top5_by_column(oscar_data, 5, True) print() print() print(‘# Самые большие сборы’) print() print_top5_by_column(oscar_data, 6,True) print() print() print(‘# Самая большая длина’) print() print_top5_by_column(oscar_data, 3,True) print() print() # добавьте вывод самых коротких фильмов print(‘# Самая маленькая длина’) print() print_top5_by_column(oscar_data, 3,False) print() print() TASK_2_3 Напишите функцию print_profit(), которая вычисляет и выводит на экран прибыль, полученную от фильма. Прибыль вычисляется как разность сборов (выручки) и бюджета. Функция должна принимать значения бюджета и сборов как аргументы (первый аргумент — бюджет, второй аргумент — сборы). Названия для аргументов выберите самостоятельно. Результат должен печататься на экране с двумя знаками после запятой и без сопроводительного текста. В прекоде мы привели пример использования этой функции. SOLUTION def print_profit(budjet,revenue): profit=revenue-budjet print(«{:.2f}».format(profit)) print(«Прибыль от фильма «Титаник»:») print_profit(200.0, 2185.372302) TASK_3_3 Напишите функцию print_mean(), которая считает и выводит на экран среднее значение по заданному столбцу. Функция должна принимать два аргумента —data (таблицу) и column (номер столбца). Результат должен печататься на экране с двумя знаками после запятой и без сопроводительного текста. После создания функции можно посчитать средние значения по большинству столбцов. Мы уже сделали это в прекоде. SOLUTION oscar_data = [ [‘Форма воды’, 2017, 6.914, 123, [‘фантастика’, ‘драма’], 19.4, 195.243464], [‘Лунный свет’, 2016, 6.151, 110, [‘драма’], 1.5, 65.046687], [‘В центре внимания’, 2015, 7.489, 129, [‘драма’, ‘криминал’, ‘история’], 20.0, 88.346473], [‘Бёрдмэн’, 2014, 7.604, 119, [‘драма’, ‘комедия’], 18.0, 103.215094], [’12 лет рабства’, 2013, 7.71, 133, [‘драма’, ‘биография’, ‘история’], 20.0, 178.371993], [‘Операция «Арго»‘, 2012, 7.517, 120, [‘триллер’, ‘драма’, ‘биография’], 44.5, 232.324128], [‘Артист’, 2011, 7.942, 96, [‘драма’, ‘мелодрама’, ‘комедия’], 15.0, 133.432856], [‘Король говорит!’, 2010, 7.977, 118, [‘драма’, ‘биография’, ‘история’], 15.0, 414.211549], [‘Повелитель бури’, 2008, 7.298, 126, [‘триллер’, ‘драма’, ‘военный’, ‘история’], 15.0, 49.230772], [‘Миллионер из трущоб’, 2008, 7.724, 120, [‘драма’, ‘мелодрама’], 15.0, 377.910544], [‘Старикам тут не место’, 2007, 7.726, 122, [‘триллер’, ‘драма’, ‘криминал’], 25.0, 171.627166], [‘Отступники’, 2006, 8.456, 151, [‘триллер’, ‘драма’, ‘криминал’], 90.0, 289.847354], [‘Столкновение’, 2004, 7.896, 108, [‘триллер’, ‘драма’, ‘криминал’], 6.5, 98.410061], [‘Малышка на миллион’, 2004, 8.075, 132, [‘драма’, ‘спорт’], 30.0, 216.763646], [‘Властелин колец: Возвращение Короля’, 2003, 8.617, 201, [‘фэнтези’, ‘драма’, ‘приключения’], 94.0, 1119.110941], [‘Чикаго’, 2002, 7.669, 113, [‘мюзикл’, ‘комедия’, ‘криминал’], 45.0, 306.776732], [‘Игры разума’, 2001, 8.557, 135, [‘драма’, ‘биография’, ‘мелодрама’], 58.0, 313.542341], [‘Гладиатор’, 2000, 8.585, 155, [‘боевик’, ‘драма’, ‘приключения’], 103.0, 457.640427], [‘Красота по-американски’, 1999, 7.965, 122, [‘драма’], 15.0, 356.296601], [‘Влюбленный Шекспир’, 1998, 7.452, 123, [‘драма’, ‘мелодрама’, ‘комедия’, ‘история’], 25.0, 289.317794], [‘Титаник’, 1997, 8.369, 194, [‘драма’, ‘мелодрама’], 200.0, 2185.372302], [‘Английский пациент’, 1996, 7.849, 155, [‘драма’, ‘мелодрама’, ‘военный’], 27.0, 231.976425], [‘Храброе сердце’, 1995, 8.283, 178, [‘драма’, ‘военный’, ‘биография’, ‘история’], 72.0, 210.409945], [‘Форрест Гамп’, 1994, 8.915, 142, [‘драма’, ‘мелодрама’], 55.0, 677.386686], [‘Список Шиндлера’, 1993, 8.819, 195, [‘драма’, ‘биография’, ‘история’], 22.0, 321.265768], [‘Непрощенный’, 1992, 7.858, 131, [‘драма’, ‘вестерн’], 14.4, 159.157447], [‘Молчание ягнят’, 1990, 8.335, 114, [‘триллер’, ‘криминал’, ‘детектив’, ‘драма’, ‘ужасы’], 19.0, 272.742922], [‘Танцующий с волками’, 1990, 8.112, 181, [‘драма’, ‘приключения’, ‘вестерн’], 22.0, 424.208848], [‘Шофёр мисс Дэйзи’, 1989, 7.645, 99, [‘драма’], 7.5, 145.793296], [‘Человек дождя’, 1988, 8.25, 133, [‘драма’], 25.0, 354.825435], ] def print_mean(data, column): total = 0 for row in data: # чтобы получить нужное значение, напишите row[column] total += row[column] mean = total / len(data) print(‘{:.2f}’.format(mean)) print(‘Средний рейтинг: ‘, end=») print_mean(oscar_data, 2) print(‘Средняя длина: ‘, end=») print_mean(oscar_data, 3) print(‘Средний бюджет: ‘, end=») print_mean(oscar_data, 5) print(‘Средние сборы: ‘, end=») print_mean(oscar_data, 6)

я написал код к задаче на языке пайтон, в целом он работает но не совсем корректно нужно его подправить. я не знаю в чем ошибка
код:
price = int(input(‘Стоимость товара (0 — покупок больше нет):’))
total_price = 0
while price != 0:
total_price += price
price = int(input(‘Стоимость товара (0 — покупок больше нет):’))

print(‘Стоимость всех покупок:’, total_price)
Условие задачи:
Программа последовательно принимает стоимость каждого товара, пока не будет введён 0.
Затем она выводит сумму покупок на экран с текстом «Стоимость всех покупок:». Каждый запрос стоимости товара сопровождается подсказкой: «Стоимость товара (0 — покупок больше нет):».
Программа должна работать как на картинке.
какой должен быть результат:
Стоимость товара (0 — покупок больше нет):
250
Стоимость товара (0 — покупок больше нет):
320
Стоимость товара (0 — покупок больше нет):
0
Стоимость всех покупок: 570

Задание​

Исследуйте список order: найдите общую стоимость всех пицц. Результат выведите на экран.

Результат выдает такую ошибку:

Traceback (most recent call last):
File «main.py», line 48, in <module>
print(dumps(filtered_order, indent=4, ensure_ascii=False)) # печатаем список с помощью dumps()
NameError: name ‘dumps’ is not defined

order = [
    {
        'item': 'Пицца Маргарита', # название позиции
        'category': 'пицца', # категория товара
        'quantity': 2, # количество в заказе
        'comment': 'Побольше сыра, пожалуйста!', # комментарий к заказу
        'price': 320 # стоимость одной единицы товара
    },
    {
        'item': 'Пицца с ветчиной',
        'category': 'пицца',
        'quantity': 1,
        'comment': '',
        'price': 410
    },
    {
        'item': 'Pepsi 1 л',
        'category': 'напитки',
        'quantity': 3,
        'comment': '',
        'price': 75
    },
    {
        'item': 'Сок яблочный 0.5 л',
        'category': 'напитки',
        'quantity': 1,
        'comment': '',
        'price': 80
    },
    {
        'item': 'Круассан с сыром',
        'category': 'выпечка',
        'quantity': 2,
        'comment': '',
        'price': 130
    }
]

# напишите ваш код здесь
filtered_order = []
filtered_order = 0

for item in order:
    if item['category'] == 'пицца':
        filtered_order += item['price']

print('Результат:')
print(dumps(filtered_order, indent=4, ensure_ascii=False)) # печатаем список с помощью dumps()