a=[]

for i in range(10):

a.extend([eval(input(""))])

print(a)

sum(a)

average=sum(a)/len(a)

print(sum(a),average)

2）学习 Python 包并实现基本的爬虫过程，Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。如果用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少。

3）了解非结构化数据的存储，爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。开始数据量不大的时候，可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。当然爬回来的数据可能会有缺失、错误等等，还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。

4）学习 scrapy， scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。

5）学习数据库基础，应对大规模数据存储爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，目前比较主流的 是MongoDB 。MongoDB 可以方便去存储一些非结构化的数据。

6）掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

7）分布式爬虫，实现大规模并发采集爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。原理是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。

c = ['J','n','T','m','a']

n = ['j','d','M','J','y']

c1 = [i.upper() for i in c]

n1 = [i.upper() for i in n]

for i in c1:

for j in n1:

t = i>j

print (t)