


Pourquoi le débogage du point d'arrêt pycharm ne fonctionne-t-il pas ?
Raisons et solutions pour lesquelles le débogage du point d'arrêt PyCharm peut ne pas fonctionner : Paramètre de point d'arrêt incorrect : assurez-vous que le point d'arrêt est correctement défini sur la ligne de code que vous souhaitez mettre en pause. Condition de point d'arrêt non valide : vérifiez si la condition est correcte et sera satisfaite lors du débogage. Débogage d'un mauvais processus : assurez-vous de déboguer le processus associé au code du point d'arrêt. Le code a changé : réexécutez la session de débogage ou mettez à jour manuellement l'emplacement du point d'arrêt après avoir modifié le code. Problèmes d'interpréteur PyCharm ou Python : mettez à jour PyCharm et l'interpréteur Python, ou essayez de les réinstaller. Autorisations du système d'exploitation : exécutez PyCharm en tant qu'administrateur ou accordez à PyCharm les autorisations nécessaires.
Pourquoi le débogage des points d'arrêt dans PyCharm ne fonctionne-t-il pas ?
Le débogage des points d'arrêt est un outil crucial lors du débogage avec PyCharm, car il nous permet de mettre le programme en pause pendant l'exécution du code et d'examiner son état. Cependant, il arrive parfois que le débogage des points d’arrêt ne fonctionne pas, nous empêchant d’en tirer pleinement parti.
Voici quelques raisons courantes pour lesquelles le débogage du point d'arrêt PyCharm ne peut pas fonctionner et les solutions correspondantes :
1. Le point d'arrêt n'est pas défini correctement
- Cause : Le point d'arrêt est mal défini ou n'est pas actif.
- Solution : Cliquez sur la ligne de code que vous souhaitez mettre en pause ou utilisez les touches de raccourci (par exemple F9 sous Windows/Linux, Fn + F9 sous macOS) pour définir ou annuler un point d'arrêt.
2. La condition du point d'arrêt n'est pas valide
- Cause : Une condition de point d'arrêt non valide est définie, ce qui fait que le point d'arrêt n'est jamais atteint.
- Solution : Vérifiez les conditions du point d'arrêt pour vous assurer que les conditions sont correctes et seront satisfaites lors du débogage.
3. Le processus d'erreur est en cours de débogage
- Cause : Un processus sans rapport avec le code dans lequel le point d'arrêt est défini est en cours de débogage.
- Résolu : Assurez-vous de déboguer le bon processus et vérifiez les paramètres de configuration de débogage de PyCharm.
4. Le code a changé
- Cause : Le code a été modifié après la définition du point d'arrêt, ce qui fait que le point d'arrêt ne pointe plus vers une ligne de code valide.
- Résolution : Réexécutez la session de débogage ou mettez à jour manuellement l'emplacement du point d'arrêt après avoir modifié le code.
5. Problème d'interpréteur PyCharm ou Python
- Cause : Il y a un bug ou un problème dans PyCharm ou l'interpréteur Python, empêchant le débogage du point d'arrêt de fonctionner correctement.
- Solution : Mettez à jour l'interpréteur PyCharm et Python vers la dernière version, ou essayez de les réinstaller.
6. Autorisations du système d'exploitation
- Cause : PyCharm n'a pas obtenu les autorisations nécessaires pour faire fonctionner le système d'exploitation.
- Solution : Exécutez PyCharm en tant qu'administrateur ou vérifiez les paramètres du système d'exploitation pour accorder à PyCharm les autorisations nécessaires.
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PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

PHP convient au développement Web et au prototypage rapide, et Python convient à la science des données et à l'apprentissage automatique. 1.Php est utilisé pour le développement Web dynamique, avec une syntaxe simple et adapté pour un développement rapide. 2. Python a une syntaxe concise, convient à plusieurs champs et a un écosystème de bibliothèque solide.

PHP est originaire en 1994 et a été développé par Rasmuslerdorf. Il a été utilisé à l'origine pour suivre les visiteurs du site Web et a progressivement évolué en un langage de script côté serveur et a été largement utilisé dans le développement Web. Python a été développé par Guidovan Rossum à la fin des années 1980 et a été publié pour la première fois en 1991. Il met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, et convient à l'informatique scientifique, à l'analyse des données et à d'autres domaines.

Bien que le bloc-notes ne puisse pas exécuter directement le code Java, il peut être réalisé en utilisant d'autres outils: à l'aide du compilateur de ligne de commande (Javac) pour générer un fichier bytecode (filename.class). Utilisez l'interpréteur Java (Java) pour interpréter ByteCode, exécuter le code et sortir le résultat.

L'exécution du code Python dans le bloc-notes nécessite l'installation du plug-in exécutable Python et du plug-in NPEXEC. Après avoir installé Python et ajouté un chemin à lui, configurez la commande "python" et le paramètre "{current_directory} {file_name}" dans le plug-in nppexec pour exécuter le code python via la touche de raccourci "F6" dans le bloc-notes.

Pour afficher l'adresse du référentiel GIT, effectuez les étapes suivantes: 1. Ouvrez la ligne de commande et accédez au répertoire du référentiel; 2. Exécutez la commande "git Remote -v"; 3. Affichez le nom du référentiel dans la sortie et son adresse correspondante.

Golang et Python ont chacun leurs propres avantages: Golang convient aux performances élevées et à la programmation simultanée, tandis que Python convient à la science des données et au développement Web. Golang est connu pour son modèle de concurrence et ses performances efficaces, tandis que Python est connu pour sa syntaxe concise et son écosystème de bibliothèque riche.

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.
