您的错误所在的行应为
if number == 0:
注意末尾的冒号。
此外，您需要在 else 和 for 之后添加相同的冒号。冒号的工作方式与其他语言中的 {} 类似。
最后，这不是 Python 中 for 循环的工作方式。您要使用该列表的代码是
for x in range(1,number):
如果你把它放在 C 风格的语言中，它会产生与你所写内容相同的效果。
编辑：糟糕，我给出的 for 循环是错误的，它应该包含 0。我更新了代码来纠正这个问题。
我了解您可能出于教育原因尝试自己实现此功能。
但是，如果没有，我建议使用math模块内置的阶乘函数（注意：需要 python 2.6 或更高版本）：
>>> import math
>>> math.factorial(5)
120
这个模块是用 C 语言编写的，因此，它比用 python 编写要快得多。（尽管，如果您不计算大型阶乘，那么无论哪种方式都不会太慢）。
这是您的代码，已修复并可以正常工作：
import sys
number = int(sys.argv[1])
fact = 1
for x in range(1, number+1):
fact *= x
print fact
（对于不知道的人来说，阶乘为零是一 - 我必须查一下。8-）
if在, else,for等之后需要冒号， forPython 中的工作方式与 C 不同。
Mark Rushakoff 的 fact(n) 函数如此高效的原因是他错过了 reduce() 函数。因此，它实际上从未进行过计算。
更正它的内容（我明白了）：
import operator, timeit, math
#
def fact1(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1,n+1),1)
def fact1x(n): return reduce(lambda x,y: x*y, xrange(1,n+1),1)
def fact2(n): return reduce(operator.mul , range(1,n+1),1)
def fact2x(n): return reduce(operator.mul , xrange(1,n+1),1)
#
def factorialtimer():
for myfunc in [ "fact1", "fact1x", "fact2", "fact2x" ]:
mytimer = timeit.Timer(myfunc+"(1500)", "from __main__ import "+myfunc)
print("{0:15} : {1:2.6f}".format(myfunc, mytimer.timeit(number=1000)))
mytimer = timeit.Timer("factorial(1500)", "from math import factorial")
print("{0:15} : {1:2.6f}".format("math.factorial", mytimer.timeit(number=1000)))
1500!、1000x 的结果输出：
fact1 : 3.537624
fact1x : 4.448408
fact2 : 4.390820
fact2x : 4.333070
math.factorial : 4.091470
是的，我已经检查过它们都产生相同的值！我不明白为什么 lambda xrange 比 lambda 范围差这么多。嗯。版本：Win32 上的 PythonWin 2.6.2 (r262:71605, Apr 14 2009, 22:40:02) [MSC v.1500 32 bit (Intel)]。
嗯...在重新运行它时，我得到了更可信的东西
fact1 : 7.771696
fact1x : 7.799568
fact2 : 7.056820
fact2x : 7.247851
math.factorial : 6.875827
在 cygwin 上的 Python 2.6.5 (r265:79063, Jun 12 2010, 17:07:01) [GCC 4.3.4 20090804 (release) 1] 上：
fact1 : 6.547000
fact1x : 6.411000
fact2 : 6.068000
fact2x : 6.246000
math.factorial : 6.276000
一切都在喧嚣中，不是吗？
这是您几乎要求的功能阶乘：
>>> def fact(n): return reduce (lambda x,y: x*y, range(1,n+1))
...
>>> fact(5)
120
它不适用于事实（0），但您可以担心超出范围的fact:)
Masi 曾询问函数式风格是否比 Richie 的实现更高效。根据我的快速基准测试（令我惊讶的是！）是的，我的速度更快。但是我们可以做几件事来改变。
首先，我们可以按照另一条评论中的建议替换为lambda x,y: x*y。operator.mulPython 的lambda运算符带来了不小的开销。其次，我们可以代替 xrange. 应该在线性空间中工作，根据需要返回数字，同时一次创建整个列表。（请注意，您几乎可以肯定必须使用过大的数字范围）rangexrangerangexrange
所以新的定义变成了：
>>> import operator
>>> def fact2(n): return reduce(operator.mul, xrange(1,n+1))
...
>>> fact2(5)
120
令我惊讶的是，这实际上导致了性能下降。这是问答基准：
>>> def fact(n): return (lambda x,y: x*y, range(1,n+1))
...
>>> t1 = Timer("fact(500)", "from __main__ import fact")
>>> print t1.timeit(number = 500)
0.00656795501709
>>> def fact2(n): return reduce(operator.mul, xrange(1,n+1))
...
>>> t2 = Timer("fact2(500)", "from __main__ import fact2")
>>> print t2.timeit(number = 500)
0.35856294632
>>> def fact3(n): return reduce(operator.mul, range(1,n+1))
...
>>> t3 = Timer("fact3(500)", "from __main__ import fact3")
>>> print t3.timeit(number = 500)
0.354646205902
>>> def fact4(n): return reduce(lambda x,y: x*y, xrange(1,n+1))
...
>>> t4 = Timer("fact4(500)", "from __main__ import fact4")
>>> print t4.timeit(number = 500)
0.479015111923
>>> def fact5(n):
... x = 1
... for i in range(1, n+1):
... x *= i
... return x
...
>>> t5 = Timer("fact5(500)", "from __main__ import fact5")
>>> print t5.timeit(number = 500)
0.388549804688
这是我的 Python 版本，以防有人想交叉检查我的结果：
Python 2.6.2 (release26-maint, Apr 19 2009, 01:56:41)
[GCC 4.3.3] on linux2
真的，最简单的选择是：
def factorial(n):
x = n
for j in range(1, n):
x = j*x
return x
是的，不知何故，它有效。
你怎么会没想到这一点？我不知道。
一个for循环和一个乘法器，真的简单是最好的方法，对吧？
编辑：哦，等等，我们正在为 CPU 效率最高的方式工作？哦……