


Comment afficher les résultats historiques en cours d'exécution dans pycharm
PyCharm peut afficher l'historique des résultats d'exécution pour faciliter le suivi de l'exécution du code : ouvrez la fenêtre de l'outil Exécuter ("Ctrl+Alt+E"/"Cmd+Option+E"). Sélectionnez l'onglet "Historique des exécutions". Double-cliquez sur l'entrée pour afficher la sortie et l'exception. Les résultats de l'exécution peuvent être exportés vers des fichiers texte ou HTML.
Comment afficher les résultats historiques d'exécution dans PyCharm
PyCharm fournit la fonction d'affichage des résultats historiques d'exécution pour permettre aux développeurs de suivre plus facilement l'exécution du code.
Étapes :
- Ouvrez la fenêtre de l'outil Exécuter : Utilisez la touche de raccourci "Ctrl+Alt+E" (Windows/Linux) ou "Cmd+Option+E" (macOS) pour ouvrir la fenêtre de l'outil Exécuter .
- Afficher l'historique des exécutions : En haut de la fenêtre de l'outil Exécuter, sélectionnez l'onglet "Historique des exécutions".
- Parcourir les résultats de l'exécution : Cet onglet affiche une liste de tous les extraits de code et tests unitaires récemment exécutés.
- Affichez les résultats d'une exécution spécifique : Double-cliquez sur une entrée spécifique dans l'historique pour voir sa sortie et ses exceptions (le cas échéant).
- Exporter les résultats d'exécution : Si nécessaire, les résultats d'exécution peuvent être exportés vers un fichier texte ou au format HTML.
Astuce bonus :
- PyCharm permet également d'enregistrer les résultats de l'exécution sous forme de fichier et de les recharger plus tard.
- La longueur de l'historique peut être configurée dans "Paramètres/Préférences | Outils | Outils intégrés Python | Exécuter".
- Pour les tests unitaires, PyCharm fournit un programme d'exécution de tests plus complet qui comprend des résultats de tests détaillés et des rapports de couverture.
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Les méthodes d'apprentissage Linux de base à partir de zéro incluent: 1. Comprendre le système de fichiers et l'interface de ligne de commande, 2. Master Basic Commandes telles que LS, CD, MKDIR, 3. Apprenez les opérations de fichiers, telles que la création et l'édition de fichiers, 4. Explorer une utilisation avancée telle que les pipelines et les commandes GREP, 5. Master Debugging Skills and Performance Optimimisation, 6. Amélioration continue des compétences par la pratique et l'exploration.

Redis Persistance prendra une mémoire supplémentaire, RDB augmente temporairement l'utilisation de la mémoire lors de la génération d'instantanés, et AOF continue de prendre de la mémoire lors de l'ajout de journaux. Les facteurs d'influence comprennent le volume des données, la politique de persistance et la configuration de Redis. Pour atténuer l'impact, vous pouvez raisonnablement configurer les stratégies d'instantané RDB, optimiser la configuration AOF, mettre à niveau le matériel et le surveiller l'utilisation de la mémoire. En outre, il est crucial de trouver un équilibre entre les performances et la sécurité des données.

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.

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.

Le réglage de la taille de la mémoire redis doit prendre en compte les facteurs suivants: volume de données et tendance de croissance: estimer la taille et le taux de croissance des données stockées. Type de données: différents types (tels que les listes, les hachages) occupent une mémoire différente. Politique de mise en cache: le cache complet, le cache partiel et les politiques de phasage affectent l'utilisation de la mémoire. Péx commercial: laissez suffisamment de mémoire pour faire face aux pics de trafic.

Redis Memory Soaring comprend: un volume de données trop important, une mauvaise sélection de structure de données, des problèmes de configuration (tels que les paramètres maxmemory trop petits) et des fuites de mémoire. Les solutions incluent: la suppression des données expirées, utiliser la technologie de compression, sélectionner les structures appropriées, ajuster les paramètres de configuration, vérifier les fuites de mémoire dans le code et surveiller régulièrement l'utilisation de la mémoire.

Vous pouvez utiliser des instructions SQL pour déconnecter les connexions de la base de données, y compris: 1. Instruction Close: Fermez immédiatement la connexion spécifiée; 2. Déconnexion Instruction: Fermez la connexion et relâchez les ressources; 3. Fin de l'instruction de transaction: Soumettez / retournez la transaction et déconnectez-vous; 4. Instruction d'exit: terminez le script et fermez toutes les connexions; 5. Méthode d'objet de connexion (spécifique au système de base de données). De plus, il est recommandé de commettre ou de faire reculer les transactions inachevées avant de se déconnecter.

Comment redémarrer le service Redis dans différents systèmes d'exploitation: Linux / MacOS: utilisez la commande SystemCTL (SystemCTL Restart Redis-Server) ou la commande Service (Service Redis-Server Restart). Windows: Utilisez l'outil Services.MSC (entrez "Services.MSC" dans la boîte de dialogue Exécuter et appuyez sur Entrée) et cliquez avec le bouton droit sur le service "Redis" et sélectionnez "Redémarrer".
