


So verwenden Sie Nocalhost und aktivieren das Debuggen in Python
Nocalhost ist ein Entwicklertool, das das Debuggen und Bereitstellen von Kubernetes-Anwendungen unterstützt. Für die Verwendung von Nocalhost für die Python-Entwicklung müssen die folgenden Schritte ausgeführt werden:
Installieren Sie die Nocalhost-CLI. Es kann über das Installationspaket installiert werden, das auf der offiziellen Website von Nocalhost bereitgestellt wird.
Konfigurieren Sie den Kubernetes-Cluster und installieren Sie das Nocalhost-Plugin. Sie können sich auf die Anleitung in der offiziellen Dokumentation von Nocalhost beziehen.
Installieren Sie den Python-Interpreter und -Debugger auf Ihrem lokalen Computer, z. B. Pythons eigenes pdb oder die Bibliotheken pudb, ipdb usw. von Drittanbietern.
Erstellen Sie ein Python-Projekt und fügen Sie die Debugger-Aufrufanweisung in den Code ein, zum Beispiel:
import pdb def my_function(): x = 1 y = 2 pdb.set_trace() # 在这里设置断点 z = x + y return z my_function()
5. Verwenden Sie das Nocalhost CLI-Befehlszeilentool, um einen lokalen Agenten und eine Remote-Entwicklungsumgebung zu erstellen. Beispiel:
$ nhctl debug create your-app-name --image your-image-name:your-tag
wobei Ihr-App-Name der Name der Anwendung ist, die Sie debuggen möchten, und Ihr-Image-Name:Ihr-Tag das Docker-Image darstellt, das Sie debuggen möchten.
6. Starten Sie den lokalen Agenten und die Remote-Entwicklungsumgebung. Beispiel:
$ nhctl debug start your-app-name
7. Stellen Sie über eine IDE wie VSCode auf Ihrem lokalen Computer eine Verbindung zur Remote-Entwicklungsumgebung her.
8. Öffnen Sie Ihr Python-Projekt in VSCode und fügen Sie eine launch.json-Konfigurationsdatei hinzu. Beispiel:
{ "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Python: Remote Debug", "type": "python", "request": "attach", "connect": { "host": "${command:NH_REMOTE_CONNECT_HOST}", "port": ${command:NH_REMOTE_CONNECT_PORT} }, "pathMappings": [ { "localRoot": "${workspaceFolder}", "remoteRoot": "/app" } ] } ] }
wobei NH_REMOTE_CONNECT_HOST und NH_REMOTE_CONNECT_PORT Umgebungsvariablen sind, die vom Nocalhost CLI-Befehlszeilentool bereitgestellt werden, um den Remote-Verbindungshost und die Portnummer anzugeben.
9. Starten Sie das Debuggen in VSCode und verwenden Sie zum Debuggen VSCode-Debugging-Tools oder Debugger wie pdb, pudb, ipdb.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie Nocalhost und aktivieren das Debuggen in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Hadidb: Eine leichte, hochrangige skalierbare Python-Datenbank Hadidb (HadIDB) ist eine leichte Datenbank in Python mit einem hohen Maß an Skalierbarkeit. Installieren Sie HadIDB mithilfe der PIP -Installation: PipinstallHadIDB -Benutzerverwaltung erstellen Benutzer: createUser (), um einen neuen Benutzer zu erstellen. Die Authentication () -Methode authentifiziert die Identität des Benutzers. fromHadidb.operationImportUseruser_obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Es ist unmöglich, das MongoDB -Passwort direkt über Navicat anzuzeigen, da es als Hash -Werte gespeichert ist. So rufen Sie verlorene Passwörter ab: 1. Passwörter zurücksetzen; 2. Überprüfen Sie die Konfigurationsdateien (können Hash -Werte enthalten). 3. Überprüfen Sie Codes (May Hardcode -Passwörter).

Als Datenprofi müssen Sie große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten. Dies kann Herausforderungen für das Datenmanagement und die Analyse darstellen. Glücklicherweise können zwei AWS -Dienste helfen: AWS -Kleber und Amazon Athena.

Die MySQL-Datenbankleistung Optimierungshandbuch In ressourcenintensiven Anwendungen spielt die MySQL-Datenbank eine entscheidende Rolle und ist für die Verwaltung massiver Transaktionen verantwortlich. Mit der Erweiterung der Anwendung werden jedoch die Datenbankleistung Engpässe häufig zu einer Einschränkung. In diesem Artikel werden eine Reihe effektiver Strategien zur Leistungsoptimierung von MySQL -Leistung untersucht, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung unter hohen Lasten effizient und reaktionsschnell bleibt. Wir werden tatsächliche Fälle kombinieren, um eingehende Schlüsseltechnologien wie Indexierung, Abfrageoptimierung, Datenbankdesign und Caching zu erklären. 1. Das Design der Datenbankarchitektur und die optimierte Datenbankarchitektur sind der Eckpfeiler der MySQL -Leistungsoptimierung. Hier sind einige Kernprinzipien: Die Auswahl des richtigen Datentyps und die Auswahl des kleinsten Datentyps, der den Anforderungen entspricht, kann nicht nur Speicherplatz speichern, sondern auch die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern.

Zu den Schritten zum Starten eines Redis -Servers gehören: Installieren von Redis gemäß dem Betriebssystem. Starten Sie den Redis-Dienst über Redis-Server (Linux/macOS) oder redis-server.exe (Windows). Verwenden Sie den Befehl redis-cli ping (linux/macOS) oder redis-cli.exe ping (Windows), um den Dienststatus zu überprüfen. Verwenden Sie einen Redis-Client wie Redis-Cli, Python oder Node.js, um auf den Server zuzugreifen.

Um eine Warteschlange aus Redis zu lesen, müssen Sie den Warteschlangenname erhalten, die Elemente mit dem Befehl LPOP lesen und die leere Warteschlange verarbeiten. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: Holen Sie sich den Warteschlangenname: Nennen Sie ihn mit dem Präfix von "Warteschlange:" wie "Warteschlangen: My-Queue". Verwenden Sie den Befehl LPOP: Wischen Sie das Element aus dem Kopf der Warteschlange aus und geben Sie seinen Wert zurück, z. B. die LPOP-Warteschlange: my-queue. Verarbeitung leerer Warteschlangen: Wenn die Warteschlange leer ist, gibt LPOP NIL zurück, und Sie können überprüfen, ob die Warteschlange existiert, bevor Sie das Element lesen.
