jeapedu 49 type函數

本文通过一系列Python代码示例介绍了如何操作列表,包括遍历、条件筛选及使用递归函数解析嵌套列表等内容。此外,还展示了类型判断、范围生成及帮助文档的调用等实用技巧。

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链接: https://pan.baidu.com/s/1pNfyZzH 密码: hnbm

li = [2, 5, [1, 7], '8494', 4.0, 10]
print(li)
i = 0
while i < len(li):
    print(i, li[i])
    i += 1
i = 0
for x in li:
    print(i, x)
    i += 1

li1 = list(range(1, 10, 1))
li2 = list(range(11, 20, 1))
print(li1)
print(li2)
i = 0
while i < len(li1):
    li1[i] += li2[i]
    i += 1
print(li1)
li1 = list(range(1, 10, 1))
i = 0
c = 0
while i < len(li1):
    if li1[i] % 3 == 0:
        print(li1[i])
        c += 1
    i += 1
print(c)

print(help(type))
s = "aaaa"
print(type(s))
if type(s) == str:
    print("s is a", type(s))

li = list(range(1,5))
print(li)
if type(li) == list:
    print("li is a", type(li))

# 多重循環,判斷元素類型是否爲list
li = [1, [2, [3, 4], [5]], 6, [7, 8], 9]
# print 1 2 3 4 5 6 7 8 9
for x in li:
    if type(x) == list:
        for y in x:
            if type(y) == list:
                for z in y:
                    if type(z) == list:
                        for w in z:
                            if type(w) == list:
                                pass
                            else:
                                print(w)
                    else:
                        print(z)
            else:
                print(y)
    else:
        print(x)

print("=====")

# 定義遞歸函數
def unlist(n):
    for x in n:
        if type(x) == list:
            unlist(x)
        else:
            print(x)

unlist(li)
内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
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