dnenv.py:管理本地 .NET SDK 版本的基本工具
现代 .NET 的强大功能之一是能够并行运行多个 SDK 版本:我可以愉快地在本地运行 .NET 6 和 .NET 8 项目机器并使用正确的 SDK! 执行此操作的方法之一是通过项目根目录中的 global.json 文件,如下所示。 事实上,该文件可以放置在任何目录中,并将为该目录及其所有子目录设置 SDK 版本。
{ "sdk": { "version": "6.0.424" } }
在此示例中,目录及其子目录将使用 .NET SDK 版本 6.0.424。 这是设置版本的快速方法,但我们能为开发者带来一些额外的便利吗?
介绍dnenv.py
这是我编写的一个基本 Python 脚本,用于通过将一些 .NET CLI 功能和 global.json 文件管理包装为一个简单的 CLI 工具来管理目录的 .NET SDK 版本。 只需 cd 进入要设置 .NET SDK 的目录并运行:
dnenv.py --list
列出您计算机上所有可用的 .NET SDK 版本。 要查看当前使用的版本运行:
dnenv.py --get
假设文件系统层次结构中没有 global.json 文件,它很可能是安装的最新版本。
要设置当前目录的版本,请运行以下命令,使用使用 --list 选项时所示的 SDK 版本。 例如,如果您想使用版本 7.0.304,请运行:
dnenv.py --set 7.0.304
这会在 .NET 7.0.304 的当前目录集中创建一个 global.json 文件。 如果 global.json 文件已存在,该命令将不会执行任何操作。
要清除指定的 .NET SDK 版本并恢复为默认值或另一个更高级别的 global.json,只需运行:
dnenv.py --clear
此命令基本上删除了global.json文件!
获取 dnenv.py 下一步在哪里?
我已将脚本上传到 GitHub 上的个人脚本存储库,以及我为本地计算机设置制作的其他一些脚本和工具。 欢迎下载、畅玩并在评论中告诉我您的想法!
对于进一步的开发,用 C# 编写并将其作为工具集成到 .NET CLI 将为开发人员带来更多便利并消除对 Python 的依赖。
以上是dnenv.py:管理本地 .NET SDK 版本的基本工具的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
