


dnenv.py : un outil de base pour gérer la version locale du SDK .NET
L'un des pouvoirs du .NET moderne est la possibilité d'exécuter plusieurs versions du SDK côte à côte : je peux volontiers avoir des projets .NET 6 et .NET 8 sur mon site local. machine et le SDK correct est utilisé ! L'un des moyens de procéder consiste à utiliser un fichier global.json dans le répertoire racine d'un projet, comme indiqué ci-dessous. En fait, le fichier peut être placé dans n'importe quel répertoire et définira la version du SDK pour ce répertoire et tous ses enfants.
{ "sdk": { "version": "6.0.424" } }
Dans cet exemple, le répertoire et ses enfants utiliseront la version 6.0.424 du SDK .NET. C'est un moyen rapide de définir la version, mais pouvons-nous obtenir un confort supplémentaire pour les développeurs ?
Présentation de dnenv.py
Il s'agit d'un script Python de base que j'ai écrit pour gérer la version du SDK .NET pour un répertoire en encapsulant certaines fonctionnalités CLI .NET et la gestion des fichiers global.json comme un simple outil CLI. Placez-vous simplement dans le répertoire pour lequel vous souhaitez définir le SDK .NET et exécutez :
dnenv.py --list
pour lister toutes les versions disponibles du SDK .NET sur votre ordinateur. Pour voir quelle est la version actuellement utilisée, exécutez :
dnenv.py --get
En supposant qu'il n'y ait pas de fichier global.json plus haut dans la hiérarchie du système de fichiers, il s'agira très probablement de la dernière version installée.
Pour définir la version du répertoire actuel, exécutez ce qui suit, en utilisant une version du SDK, comme indiqué lors de l'utilisation de l'option --list. Par exemple, si vous souhaitez utiliser la version 7.0.304, exécutez :
dnenv.py --set 7.0.304
Cela crée un fichier global.json dans le répertoire actuel défini pour .NET 7.0.304. La commande ne fera rien si un fichier global.json existe déjà.
Pour effacer la version spécifiée du SDK .NET et restaurer la version par défaut, ou un autre global.json de niveau supérieur, exécutez simplement :
dnenv.py --clear
Cette commande supprime essentiellement le fichier global.json !
Obtenez dnenv.py et où ensuite ?
J'ai téléchargé le script sur mon référentiel de scripts personnels sur GitHub aux côtés d'autres scripts et outils que j'ai créés pour la configuration de mon ordinateur local. N'hésitez pas à le télécharger, à jouer et à me faire part de vos commentaires dans les commentaires !
En ce qui concerne le développement ultérieur, l'écrire en C# et l'intégrer en tant qu'outil à la CLI .NET ajouterait encore plus de commodité aux développeurs et supprimerait la dépendance à Python.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
