Python中的Counter对象是一个可哈希对象的集合，它用于计数可哈希对象的出现次数。Counter对象包含的元素和它们出现的次数以字典形式存储，其中每个元素对应一个键和一个值，可以通过键访问对应的计数值。Counter对象提供了一些重要的函数和方法，其中一个是sum()方法，可以用于计算计数器中所有元素的总和。
下面是使用Python Counter对象进行求和计算的完整攻略：
创建Counter对象
首先，我们需要创建一个Counter对象并将元素添加到其中，这里我们以一个包含字符串的列表为例进行计数：
from collections import Counter
my_list = ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'a', 'd']
my_counter = Counter(my_list)
上述代码中，我们通过Counter()函数将my_list列表中每个元素计数，并将结果存储在my_counter对象中。此时my_counter对象包含以下键值对：
Counter({'a': 3, 'b': 2, 'c': 1, 'd': 1})
使用sum()计算元素总和
现在我们已经有了一个包含计数值的Counter对象，可以使用sum()方法计算计数器中所有元素的总和：
total = sum(my_counter.values())
print(total)
上述代码中，我们使用values()方法列出了Counter对象中的所有值，并将其传递给Python内置的sum()函数，计算了计数器中所有元素的总和。在这个例子中，由于计数器中一共有7个元素，因此总和为7。
示例一：统计单词出现次数
现在我们假设有一个文本文件，其中包含若干行英文字母，希望计算其中每个单词出现的次数，然后求和得到单词总数。使用Counter对象可以简单地实现这个功能：
from collections import Counter
with open('text.txt', 'r') as file:
content = file.read().replace('\n', ' ')
word_list = content.split()
word_counter = Counter(word_list)
word_total = sum(word_counter.values())
print('总计单词数：', word_total)
上述代码中，我们首先从文本文件中读取所有文本内容，将每个换行符替换为空格，然后使用split()方法将文本拆分为单词列表。然后，我们使用Counter()函数计算每个单词出现的次数，最后使用sum()方法计算所有单词的总数。执行此代码，将输出单词总数。
示例二：从字典中移除小于n次出现的元素
接下来我们来看一个稍微复杂一些的示例。假设有一个字典，包含各种水果名称和它们在超市里的库存量，我们想要从字典中移除库存量小于5个的水果。可以使用Counter对象对字典中的值进行简单统计，然后过滤掉计数小于5的元素：
from collections import Counter
my_dict = {'apple': 3, 'banana': 12, 'orange': 6, 'grape': 2, 'mango': 7}
fruit_counter = Counter(my_dict)
min_count = 5
filtered_dict = {fruit:count for fruit,count in my_dict.items() if fruit_counter[fruit] >= min_count}
print(filtered_dict)
上述代码中，我们使用字典的items()方法遍历字典中的键值对，然后通过Counter对象的索引，访问与当前键对应的计数值。如果当前计数值不小于min_count，则我们将其添加到结果字典中。在此例中，执行结果将是：
{'banana': 12, 'orange': 6, 'mango': 7}
通过Counter对象的求和计算，我们可以轻松地统计可哈希对象的出现次数并进行各种复杂的操作。当你面对需要计数的数据时，借助Counter对象便能大大提高你的工作效率。