


Pourquoi mes commandes Discord cessent-elles de fonctionner après l'implémentation de « on_message() » ?
Commandes désactivées après la mise en œuvre de on_message()
Lors de l'utilisation de l'événement on_message() de discord.py, les utilisateurs peuvent rencontrer un problème où leurs commandes arrêter de travailler. Cela est dû à la nature primordiale de on_message(), qui désactive l'exécution des commandes à moins qu'elles ne soient spécifiquement activées.
Résoudre le problème
Pour résoudre ce problème, il est Il est crucial d'ajouter un appel à bot.process_commands(message) à la fin de votre fonction on_message(). Cette ligne demande à Discord de traiter toutes les commandes présentes dans le message.
Code modifié
Voici une version modifiée de votre code qui intègre bot.process_commands(message) :
import discord import asyncio from discord.ext import commands bot = commands.Bot(command_prefix = '-') @bot.event async def on_ready(): print('Logged in as') print(bot.user.name) print(bot.user.id) print('------') @bot.event async def on_message(message): if message.content.startswith('-debug'): await message.channel.send('d') # Process any commands present in the message await bot.process_commands(message) @bot.command(pass_context=True) async def ping(ctx): await ctx.channel.send('Pong!') @bot.command(pass_context=True) async def add(ctx, *, arg): await ctx.send(arg)
Explication
La valeur par défaut L'événement on_message() inclut un appel à bot.process_commands(message) en interne. Cette ligne permet l'exécution de commandes dans le message. En remplaçant la valeur par défaut on_message(), vous bloquez efficacement le traitement des commandes. L'ajout de bot.process_commands(message) restaure manuellement la fonctionnalité souhaitée.
Conclusion
En implémentant la solution susmentionnée, vous pouvez vous assurer que la sortie de débogage dans on_message() et vos commandes personnalisées fonctionnent correctement.
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 convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

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.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.
