


dnenv.py: Ein grundlegendes Tool zum Verwalten der lokalen .NET SDK-Version
Eine der Stärken des modernen .NET ist die Möglichkeit, mehrere SDK-Versionen nebeneinander laufen zu lassen: Ich kann problemlos .NET 6- und .NET 8-Projekte auf meinem lokalen Rechner haben Maschine und das richtige SDK wird verwendet! Eine Möglichkeit hierfür ist die Verwendung einer global.json-Datei im Stammverzeichnis eines Projekts, wie unten gezeigt. Tatsächlich kann die Datei in jedem Verzeichnis abgelegt werden und legt die SDK-Version für dieses Verzeichnis und alle seine untergeordneten Verzeichnisse fest.
{ "sdk": { "version": "6.0.424" } }
In diesem Beispiel verwenden das Verzeichnis und seine untergeordneten Verzeichnisse die Version 6.0.424 des .NET SDK. Es ist eine schnelle Möglichkeit, die Version festzulegen, aber können wir den Entwicklern noch mehr Komfort bieten?
Wir stellen vor: dnenv.py
Dies ist ein einfaches Python-Skript, das ich geschrieben habe, um die .NET SDK-Version für ein Verzeichnis zu verwalten, indem ich einige .NET-CLI-Funktionen und die Dateiverwaltung global.json in ein einfaches CLI-Tool einbinde. Wechseln Sie einfach mit cd in das Verzeichnis, für das Sie das .NET SDK festlegen möchten, und führen Sie Folgendes aus:
dnenv.py --list
um alle verfügbaren Versionen des .NET SDK auf Ihrem Computer aufzulisten. Um zu sehen, welche Version aktuell verwendet wird, führen Sie Folgendes aus:
dnenv.py --get
Angenommen, es gibt keine global.json-Datei weiter oben in der Dateisystemhierarchie, wird höchstwahrscheinlich die neueste Version installiert.
Um die Version für das aktuelle Verzeichnis festzulegen, führen Sie Folgendes aus und verwenden Sie dabei eine SDK-Version, wie bei Verwendung der Option --list gezeigt. Wenn Sie beispielsweise Version 7.0.304 verwenden möchten, führen Sie Folgendes aus:
dnenv.py --set 7.0.304
Dadurch wird eine global.json-Datei im aktuellen Verzeichnis erstellt, das für .NET 7.0.304 festgelegt ist. Der Befehl führt nichts aus, wenn bereits eine global.json-Datei vorhanden ist.
Um die angegebene .NET SDK-Version zu löschen und die Standardversion oder eine andere übergeordnete global.json wiederherzustellen, führen Sie einfach Folgendes aus:
dnenv.py --clear
Dieser Befehl löscht grundsätzlich die Datei global.json!
Holen Sie sich dnenv.py und wie geht es weiter?
Ich habe das Skript zusammen mit einigen anderen Skripten und Tools, die ich für mein lokales Computer-Setup erstellt habe, in mein persönliches Skript-Repository auf GitHub hochgeladen. Fühlen Sie sich frei, es herunterzuladen, spielen Sie es und teilen Sie mir Ihre Meinung in den Kommentaren mit!
Was die weitere Entwicklung betrifft, würde das Schreiben in C# und die Integration als Tool in die .NET-CLI den Entwicklern noch mehr Komfort bieten und die Abhängigkeit von Python beseitigen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vondnenv.py: Ein grundlegendes Tool zum Verwalten der lokalen .NET SDK-Version. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
