


Warum funktionieren meine Discord.py 2.0-Befehle nicht und wie kann ich das Problem beheben?
Discord.py 2.0-Befehlsaufrufproblem: Keine Fehlermeldung
Problem:
Wann Bei der Migration von Discord.py 1.7.3 auf 2.0 werden Befehle in 2.0 nicht fehlerfrei ausgeführt Nachrichten, obwohl sie in 1.7.3 korrekt funktionieren.
Grund:
Um sicherzustellen, dass Nachrichteninhalte empfangen werden, erfordert Discord.py 2.0 eine explizite Aktivierung von Absichten.
Lösung:
1. Aktivieren Sie Intents im Discord-Entwicklerportal:
- Melden Sie sich beim Discord-Entwicklerportal an.
- Wählen Sie Ihre Anwendung aus.
- Navigieren Sie zum Abschnitt „Bot“. .
- Aktivieren Sie „MESSAGE CONTENT INTENT“ unter „Intents“. Tab.
2. Fügen Sie Absichten zum Bot im Discord.py-Code hinzu:
- Importieren Sie die Intents-Klasse aus Discord.
- Erstellen Sie ein Intents-Objekt und setzen Sie intents.message_content auf True.
- Initialisieren Sie den Bot mit Absichten als Argument.
3. Aktualisieren Sie den Code:
- Fügen Sie die folgende Zeile oben in Ihrem Discord.py-Skript hinzu:
intents = discord.Intents.default() intents.message_content = True
- Initialisieren Sie den Bot mit Absichtsargument:
bot = commands.Bot(command_prefix='$', intents=intents, help_command=None)
Vollständig Code:
import discord from discord.ext import commands intents = discord.Intents.default() intents.message_content = True bot = commands.Bot(command_prefix='$', intents=intents, help_command=None) @bot.event async def on_ready(): print('bot is ready') @bot.command(name='test1', aliases=['t1']) async def test1(ctx): print('test command') with open('token.txt', 'r') as f: TOKEN = f.read() bot.run(TOKEN)
Durch die Implementierung dieser Schritte können Sie die Verarbeitung von Nachrichteninhalten aktivieren und die Befehlsfunktionalität in Discord.py 2.0 wiederherstellen.
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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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.

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.

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

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.

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 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
