零基础Python教程041期 序列的加减乘除测试

简介: 零基础Python教程041期 序列的加减乘除测试

知识要求:



一、序列的加法

加法的结果:把后面的序列中的元素,加入到了前一个序列的元素的后面,同样的也可以使用函数append来把新的元素增加的序列的后面

s=["刘金玉","编程"]

s2=["城市","创造"]

x=s+s2

print(x)

二、序列的乘法

序列可以与一个数值,得到的结果是一个重复序列元素的新的序列

s=["刘金玉","编程"]

x=s*2

print(x)

三、字符串

其实是多个字符的组合,变成一个字符序列,可以成为字符串

利用字符串的序列特性结合序列的乘法运算,可以方便的打印出三角形

相关文章
|
11天前
|
测试技术 数据库 UED
Python 性能测试进阶之路:JMeter 与 Locust 的强强联合,解锁性能极限
【9月更文挑战第9天】在数字化时代,确保软件系统在高并发场景下的稳定性至关重要。Python 为此提供了丰富的性能测试工具,如 JMeter 和 Locust。JMeter 可模拟复杂请求场景,而 Locust 则能更灵活地模拟真实用户行为。结合两者优势,可全面评估系统性能并优化瓶颈。例如,在电商网站促销期间,通过 JMeter 模拟大量登录请求并用 Locust 模拟用户浏览和购物行为,可有效识别并解决性能问题,从而提升系统稳定性和用户体验。这种组合为性能测试开辟了新道路,助力应对复杂挑战。
31 2
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
时间序列结构变化分析:Python实现时间序列变化点检测
在时间序列分析和预测中,准确检测结构变化至关重要。新出现的分布模式往往会导致历史数据失去代表性,进而影响基于这些数据训练的模型的有效性。
28 1
|
12天前
|
机器学习/深度学习 索引 Python
python之序列
python之序列
134 59
|
6天前
|
SQL JavaScript 前端开发
基于Python访问Hive的pytest测试代码实现
根据《用Java、Python来开发Hive应用》一文,建立了使用Python、来开发Hive应用的方法,产生的代码如下
23 6
基于Python访问Hive的pytest测试代码实现
|
2天前
|
Python
全网最适合入门的面向对象编程教程:Python函数方法与接口-函数与方法的区别和lamda匿名函数
【9月更文挑战第15天】在 Python 中,函数与方法有所区别:函数是独立的代码块,可通过函数名直接调用,不依赖特定类或对象;方法则是与类或对象关联的函数,通常在类内部定义并通过对象调用。Lambda 函数是一种简洁的匿名函数定义方式,常用于简单的操作或作为其他函数的参数。根据需求,可选择使用函数、方法或 lambda 函数来实现代码逻辑。
|
9天前
|
安全 JavaScript 前端开发
自动化测试的魔法:如何用Python编写你的第一个测试脚本
【8月更文挑战第41天】在软件的世界里,质量是王道。而自动化测试,就像是维护这个王国的骑士,确保我们的软件产品坚不可摧。本文将引导你进入自动化测试的奇妙世界,教你如何使用Python这把强大的魔法杖,编写出能够守护你代码安全的第一道防护咒语。让我们一起开启这场魔法之旅吧!
|
10天前
|
测试技术 持续交付 Apache
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
【9月更文挑战第10天】随着软件应用的不断扩展,性能测试成为确保系统稳定运行的关键环节。本文通过对比Apache JMeter和Locust,探讨了如何在Python环境中利用这两款工具挖掘更多性能测试潜力。JMeter是一款成熟且功能强大的开源工具,支持多种协议,适用于各种应用的测试;而Locust则基于Python,通过简单脚本模拟HTTP请求,更适合Web应用测试。
22 2
|
14天前
|
缓存 测试技术 Apache
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
【9月更文挑战第5天】性能测试是确保应用在高负载下稳定运行的关键。本文介绍Apache JMeter和Locust两款常用性能测试工具,帮助识别并解决性能瓶颈。JMeter适用于测试静态和动态资源,而Locust则通过Python脚本模拟HTTP请求。文章详细讲解了安装、配置及使用方法,并提供了实战案例,帮助你掌握性能测试技巧,提升应用性能。通过分析测试结果、模拟并发、检查资源使用情况及代码优化,确保应用在高并发环境下表现优异。
42 5
|
11天前
|
消息中间件 监控 测试技术
惊呆了!Python性能测试高手都用这些神器:JMeter+Locust,效率翻倍📈
【9月更文挑战第8天】在软件开发中,性能测试对确保应用稳定性和高效运行至关重要。对于Python开发者而言,选择合适的性能测试工具能显著提升测试效率并精准定位性能瓶颈。本文深入探讨了JMeter和Locust这两款工具的独特优势。JMeter作为跨平台的性能测试工具,支持多种协议,具备高度可定制性和扩展性;而Locust则专为Python应用设计,利用协程实现高并发,提供实时监控和分布式测试功能。两者结合使用,可在实际项目中实现1+1>2的效果,帮助开发者构建全面高效的测试方案,保障应用稳定运行。
41 1
|
14天前
|
测试技术 Apache 数据库
从慢如蜗牛到飞一般的感觉!Python性能测试实战,JMeter&Locust助你加速🏃‍♂️
【9月更文挑战第6天】你的Python应用是否曾因响应缓慢而让用户望而却步?借助JMeter与Locust,这一切将迎刃而解。JMeter作为Apache基金会的明星项目,以其强大的跨平台和多协议支持能力,成为性能测试领域的魔法师;而Locust则以Python的简洁与高效,让性能测试更加灵活。通过实战演练,你可以利用这两款工具轻松识别并解决性能瓶颈,优化数据库查询、网络配置等,最终使应用变得敏捷高效,轻松应对高并发挑战。
12 1