原始数据如下图，现需对每一种语言分类汇总各项指标，例如需计算3个项目中所有java语言增加的总行数（Addition列的52881、4828、14621的和）。每一个项目中语言的种类和数量是不可预知的，但针对一种语言进行的各项统计是确定的（这里共进行8项统计，其中前7项要按语言汇总，即做和，第8项RATE对某种语言是固定值，汇总时不要相加，照写即可）。
算法分为3步：
1、将取得的数据依次放入list中，形成一个一维list；
2、顺序遍历该list，获得语言项的下标位置，每种语言的名字是字典的key，下标列表是对应的value；
3、根据上面生成的字典依次对相同语言的对应条目进行做和，最后一项照写；
下面是代码实现，其中 tested 是原始数据在第一步后形成的一维list， index_dict 是第二步后形成的下标列表字典， summary 是最终的汇总数据列表。
tested = ['java','4','5','0.41','xml','3','7','0.23','java','23','42','0.41','xml','63','82','0.23']
index_dict = {}
for item in tested:
if item.isalpha():
if not index_dict.has_key(item): index_dict[item] = []
index_dict[item].append(tested.index(item))
tested[tested.index(item)]='-'
print(index_dict)
summary=[]
for item in index_dict:
summary.append(item)
index_list = [k+1 for k in index_dict[item]]
summary.append(sum(int(tested[k]) for k in index_list))
index_list = [k+2 for k in index_dict[item]]
summary.append(sum(int(tested[k]) for k in index_list))
summary.append(tested[index_dict[item][0]+3])
print(summary)
输出是（python 2.6）：
{'xml': [4, 12], 'java': [0, 8]}
['xml', 66, 89, '0.23', 'java', 27, 47, '0.41']