


Warum funktioniert das Debuggen von Pycharm-Haltepunkten nicht?
Gründe und Lösungen, warum das Debuggen von PyCharm-Haltepunkten möglicherweise nicht funktioniert: Falsche Haltepunkteinstellung: Stellen Sie sicher, dass der Haltepunkt in der Codezeile, die Sie anhalten möchten, richtig gesetzt ist. Ungültige Haltepunktbedingung: Überprüfen Sie, ob die Bedingung korrekt ist und während des Debuggens erfüllt wird. Fehlerhaften Prozess debuggen: Stellen Sie sicher, dass Sie den mit dem Haltepunktcode verknüpften Prozess debuggen. Code hat sich geändert: Führen Sie die Debugging-Sitzung erneut aus oder aktualisieren Sie die Haltepunktposition manuell, nachdem Sie den Code geändert haben. Probleme mit PyCharm oder dem Python-Interpreter: Aktualisieren Sie PyCharm und den Python-Interpreter oder versuchen Sie eine Neuinstallation. Betriebssystemberechtigungen: Führen Sie PyCharm als Administrator aus oder erteilen Sie PyCharm die erforderlichen Berechtigungen.
Warum funktioniert das Breakpoint-Debugging in PyCharm nicht?
Das Breakpoint-Debugging ist ein entscheidendes Werkzeug beim Debuggen mit PyCharm, da es uns ermöglicht, das Programm während der Codeausführung anzuhalten und seinen Status zu überprüfen. Allerdings funktioniert das Breakpoint-Debugging manchmal nicht, sodass wir es nicht in vollem Umfang nutzen können.
Im Folgenden sind einige häufige Gründe aufgeführt, warum das PyCharm-Breakpoint-Debugging nicht funktioniert, und die entsprechenden Lösungen:
1. Der Breakpoint ist nicht richtig gesetzt
- Ursache: Der Breakpoint ist falsch gesetzt oder nicht aktiv.
- Lösung: Klicken Sie auf die Codezeile, die Sie anhalten möchten, oder verwenden Sie Tastenkombinationen (z. B. F9 unter Windows/Linux, Fn + F9 unter macOS), um einen Haltepunkt festzulegen oder abzubrechen.
2. Die Haltepunktbedingung ist ungültig
- Ursache: Eine ungültige Haltepunktbedingung ist festgelegt, sodass der Haltepunkt nie erreicht wird.
- Lösung: Überprüfen Sie die Haltepunktbedingungen, um sicherzustellen, dass die Bedingungen korrekt sind und während des Debuggens erfüllt werden.
3. Der Fehlerprozess wird debuggt
- Ursache: Ein Prozess, der nichts mit dem Code zu tun hat, in dem der Haltepunkt festgelegt ist, wird debuggt.
- Gelöst: Stellen Sie sicher, dass Sie den richtigen Prozess debuggen, und überprüfen Sie die Debug-Konfigurationseinstellungen von PyCharm.
4. Der Code hat sich geändert
- Ursache: Der Code wurde nach dem Setzen des Haltepunkts geändert, sodass der Haltepunkt nicht mehr auf eine gültige Codezeile zeigt.
- Lösung: Führen Sie die Debugging-Sitzung erneut aus oder aktualisieren Sie die Haltepunktposition manuell, nachdem Sie den Code geändert haben. 5. Problem mit PyCharm oder Python-Interpreter
Lösung: Aktualisieren Sie PyCharm und den Python-Interpreter auf die neueste Version oder versuchen Sie, sie neu zu installieren.
- 6. Betriebssystemberechtigungen
- Ursache: PyCharm hat nicht die erforderlichen Berechtigungen zum Betrieb des Betriebssystems erhalten.
Lösung: Führen Sie PyCharm als Administrator aus oder überprüfen Sie die Betriebssystemeinstellungen, um PyCharm die erforderlichen Berechtigungen zu erteilen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum funktioniert das Debuggen von Pycharm-Haltepunkten nicht?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

Obwohl Notepad den Java -Code nicht direkt ausführen kann, kann er durch Verwendung anderer Tools erreicht werden: Verwenden des Befehlszeilencompilers (JAVAC), um eine Bytecode -Datei (Dateiname.class) zu generieren. Verwenden Sie den Java Interpreter (Java), um Bytecode zu interpretieren, den Code auszuführen und das Ergebnis auszugeben.

Das Ausführen von Python-Code in Notepad erfordert, dass das ausführbare Python-ausführbare Datum und das NPPEXEC-Plug-In installiert werden. Konfigurieren Sie nach dem Installieren von Python und dem Hinzufügen des Pfades den Befehl "Python" und den Parameter "{current_directory} {file_name}" im NPPExec-Plug-In, um Python-Code über den Shortcut-Taste "F6" in Notoza auszuführen.

Golang und Python haben jeweils ihre eigenen Vorteile: Golang ist für hohe Leistung und gleichzeitige Programmierung geeignet, während Python für Datenwissenschaft und Webentwicklung geeignet ist. Golang ist bekannt für sein Parallelitätsmodell und seine effiziente Leistung, während Python für sein Ökosystem für die kurze Syntax und sein reiches Bibliothek bekannt ist.

Um die Git -Repository -Adresse anzuzeigen, führen Sie die folgenden Schritte aus: 1. Öffnen Sie die Befehlszeile und navigieren Sie zum Repository -Verzeichnis; 2. Führen Sie den Befehl "git remote -v" aus; 3.. Zeigen Sie den Repository -Namen in der Ausgabe und der entsprechenden Adresse an.

Golang eignet sich besser für hohe Parallelitätsaufgaben, während Python mehr Vorteile bei der Flexibilität hat. 1. Golang behandelt die Parallelität effizient über Goroutine und Kanal. 2. Python stützt sich auf Threading und Asyncio, das von GIL betroffen ist, jedoch mehrere Parallelitätsmethoden liefert. Die Wahl sollte auf bestimmten Bedürfnissen beruhen.
