내 Discord.py 2.0 명령이 작동하지 않는 이유는 무엇입니까?
Discord.py 2.0에서 명령 실행 실패를 해결하는 방법
Discord.py 버전 2.0에는 명시적인 사양을 요구하는 메커니즘인 인텐트가 도입되었습니다. 봇이 처리할 수 있는 이벤트. 이 변경으로 인해 기본적으로 봇이 모든 단일 이벤트를 수신하는 것이 방지되어 개인 정보 보호 및 성능이 크게 향상됩니다.
귀하의 경우 필요한 인텐트가 활성화되지 않았기 때문에 discord.py 2.0으로 마이그레이션한 후 봇이 명령을 실행하지 못합니다. . 이 문제를 해결하고 명령 기능을 복원하려면 다음 단계를 따르십시오.
1. Discord 개발자 포털에서 인텐트 활성화:
- Discord 개발자 포털에 로그인합니다.
- 봇 애플리케이션을 선택합니다.
- "봇을 클릭합니다. " 섹션을 선택합니다.
- "Privileged Gateway Intents"에서 "MESSAGE"를 활성화합니다. CONTENT' 인텐트.
2. Bot에 인텐트 추가:
- discord.Intents 클래스를 가져오고 Intents 개체를 생성합니다.
- 메시지 콘텐츠 처리를 활성화하려면 message_content 속성을 True로 설정합니다.
- Bot 생성 시 Intents 객체를 인텐트 매개변수로 전달합니다. 인스턴스.
import discord from discord.ext import commands intents = discord.Intents.default() intents.message_content = True bot = commands.Bot(command_prefix='$', intents=intents, help_command=None)
3. 명령 선언 업데이트:
- 명령 데코레이터에 name 매개 변수를 추가하여 명령 이름을 지정합니다.
- aliases 매개 변수를 사용하여 별칭을 정의하는 것을 고려하세요.
@bot.command(name='test1', aliases=['t1']) async def test1(ctx): print('test command')
4. 봇 실행:
run 메서드를 사용하여 평소처럼 봇을 실행합니다.
이 향상된 인텐트 메커니즘은 봇이 사용자 개인 정보를 존중하도록 보장할 뿐만 아니라 전반적인 성능도 향상시킵니다. 인텐트를 명시적으로 지정함으로써 봇은 필요한 이벤트만 수신하여 리소스를 절약하고 대기 시간을 줄입니다.
위 내용은 내 Discord.py 2.0 명령이 작동하지 않는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

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파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
