人生苦短, 我用Python之一句话打印'*'图案(列表推导式)

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原创最新推荐文章于 2026-05-18 07:01:51 发布 1.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

基于大模型的JMeter日志智能分析服务化实践在软件性能测试领域，日志分析是定位系统瓶颈、评估稳定性的关键环节。传统基于规则或正则表达式的分析方法，在面对格式多变、上下文关联复杂的海量日志时，往往效率低下且难以深入。大语言模型（LLM）凭借其强大的自然语言理解与推理能力，为这一挑战提供了新的解决方案。其技术价值在于能够自动化地从非结构化文本中提取语义信息、关联分散的上下文，并生成可操作的根因分析与优化建议，从而将工程师从繁琐的日志筛查中解放出来，显著提升问题诊断的深度与效率。这一技术可广泛应用于自动化测试报告生成、实时监控预警、脚本调试辅助等工程实践场阅读详情

    # coding=utf-8
    
    print ('\n'.join(['*'*6 for i in range(4)])) 
    
    # ******      
    # ******      
    # ******      
    # ******
    
    print ('\n')
    print ('\n'.join(['*'*(i*2+1) for i in range(4)])) 
    
    # *           
    # ***         
    # *****       
    # ******* 
    
    print ('\n') 
    print ('\n'.join([('*'*(i*2+1)).center(7, ' ') for i in range(4)])) 
    
    #    *        
    #   ***       
    #  *****      
    # *******
    
    print ('\n') 
    print ('\n'.join([('*'*(abs(i-3)*2+1)).center(7, ' ') for i in range(4)]))
    
    # *******     
    #  *****      
    #   ***       
    #    *   
    
    print ('\n') 
    print ('\n'.join([('*'*([i,abs(i-6)][i>3]*2+1)).center(7, ' ') for i in range(7)])) 
    
    #    *        
    #   ***       
    #  *****      
    # *******     
    #  *****      
    #   ***       
    #    *   
    
    print ('\n')
    print ('\n'.join(['*'*([i,abs(i-6)][i>3]*2+1) for i in range(7)]))
    
    # *           
    # ***         
    # *****       
    # *******     
    # *****       
    # ***         
    # *        
    
    input("nnnnn....")
    
    # nnnnn.... 
    ```