


Comment utiliser Nocalhost et activer le débogage en Python
May 14, 2023 pm 03:16 PMNocalhost est un outil de développement qui prend en charge le débogage et le déploiement d'applications Kubernetes. L'utilisation de Nocalhost pour le développement Python nécessite de suivre les étapes suivantes?:
Installer Nocalhost CLI. Il peut être installé via le package d'installation fourni par le site officiel de Nocalhost.
Configurez le cluster Kubernetes et installez le plugin Nocalhost. Vous pouvez vous référer aux conseils fournis dans la documentation officielle de Nocalhost.
Installez l'interpréteur et le débogueur Python sur l'ordinateur local, comme le propre pdb de Python ou les bibliothèques tierces pudb, ipdb, etc.
Créez un projet Python et ajoutez l'instruction d'appel du débogueur dans le code, par exemple?:
import pdb def my_function(): x = 1 y = 2 pdb.set_trace() # 在這里設(shè)置斷點 z = x + y return z my_function()#???? # 5. Utilisez l'outil de ligne de commande Nocalhost CLI pour créer un agent local et un environnement de développement distant. Par exemple?:
$ nhctl debug create your-app-name --image your-image-name:your-tagoù your-app-name est le nom de l'application que vous souhaitez déboguer, et your-image-name:your-tag représente l'image Docker que vous souhaitez déboguer. 6. Démarrez l'agent local et l'environnement de développement à distance. Par exemple?:
$ nhctl debug start your-app-name7. Connectez-vous à l'environnement de développement distant via un IDE tel que VSCode sur votre ordinateur local. 8. Ouvrez votre projet Python dans VSCode et ajoutez un fichier de configuration launch.json. Par exemple?:
{ "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Python: Remote Debug", "type": "python", "request": "attach", "connect": { "host": "${command:NH_REMOTE_CONNECT_HOST}", "port": ${command:NH_REMOTE_CONNECT_PORT} }, "pathMappings": [ { "localRoot": "${workspaceFolder}", "remoteRoot": "/app" } ] } ] }où NH_REMOTE_CONNECT_HOST et NH_REMOTE_CONNECT_PORT sont des variables d'environnement fournies par l'outil de ligne de commande Nocalhost CLI pour spécifier l'h?te de connexion à distance et le numéro de port. 9. Démarrez le débogage dans VSCode et utilisez les outils de débogage VSCode ou les débogueurs tels que pdb, pudb, ipdb sur l'ordinateur local pour déboguer.
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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Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les c?tés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"

Les listes de cha?nes peuvent être fusionnées avec la méthode join (), telles que '' .join (mots) pour obtenir "HelloworldFrompython"; 2. Les listes de nombres doivent être converties en cha?nes avec MAP (STR, nombres) ou [STR (x) Forxinnumbers] avant de rejoindre; 3. Toute liste de types peut être directement convertie en cha?nes avec des supports et des devis, adaptées au débogage; 4. Les formats personnalisés peuvent être implémentés par des expressions de générateur combinées avec join (), telles que '|' .join (f "[{item}]" ForIteminitems)

Installez PYODBC: utilisez la commande PiPInstallpyodbc pour installer la bibliothèque; 2. Connectez SQLServer: utilisez la cha?ne de connexion contenant le pilote, le serveur, la base de données, l'UID / PWD ou TrustEd_Connection via la méthode pyoDBC.Connect () et prendre en charge l'authentification SQL ou l'authentification Windows respectivement; 3. Vérifiez le pilote installé: exécutez pyodbc.Drivers () et filtrez le nom du pilote contenant ?SQLServer? pour vous assurer que le nom du pilote correct est utilisé tel que ?ODBCDriver17 pour SQLServer?; 4. Paramètres clés de la cha?ne de connexion

pandas.melt () est utilisé pour convertir les données de format larges en format long. La réponse consiste à définir de nouveaux noms de colonne en spécifiant id_vars conserver la colonne d'identification, Value_Vars Sélectionnez la colonne à fondre, var_name et valeur_name, 1.id_vars = 'name' signifie que la colonne de nom reste inchangée, 2.Value_vars = [Math ',' English ',' Science '. du nom de colonne d'origine, 4.value_name = 'score' définit le nouveau nom de colonne de la valeur d'origine et génère enfin trois colonnes, notamment le nom, le sujet et le score.

PythonCanBeoptimizedFormemory-Boundoperations AdreductoverHeadHroughGenerators, EfficientDatastructures et ManagingObjectliFetimes.first, useGeneratorsInSteadofListStoproceSlargedataseSeItematatime, EvitingLoadingEnteryToMeToMeMory.

Définissez d'abord un formulaire ContactForm contenant le nom, la bo?te aux lettres et les champs de message; 2. De l'avis, la soumission du formulaire est traitée en jugeant la demande de poste, et après la vérification, nettoyée_data est obtenue et la réponse est retournée, sinon le formulaire vide sera rendu; 3. Dans le modèle, utilisez {{form.as_p}} pour rendre le champ et ajouter {% csrf_token%} pour empêcher les attaques CSRF; 4. Configurer le routage d'URL vers Point / Contact / vers la vue Contact_View; Utilisez Modelform pour associer directement le modèle pour obtenir un stockage de données. Djangoforms implémente le traitement intégré de la vérification des données, le rendu HTML et les invites d'erreur, qui convient au développement rapide des fonctions de forme s?re.

L'introduction à l'arbitrage statistique L'arbitrage statistique est une méthode commerciale qui capture l'inadéquation des prix sur le marché financier basé sur des modèles mathématiques. Sa philosophie principale découle de la régression moyenne, c'est-à-dire que les prix des actifs peuvent s'écarter des tendances à long terme à court terme, mais reviendront éventuellement à leur moyenne historique. Les traders utilisent des méthodes statistiques pour analyser la corrélation entre les actifs et rechercher des portefeuilles qui changent généralement de manière synchrone. Lorsque la relation de prix de ces actifs est anormalement déviée, des opportunités d'arbitrage se présentent. Sur le marché des crypto-monnaies, l'arbitrage statistique est particulièrement répandu, principalement en raison de l'inefficacité et des fluctuations drastiques du marché lui-même. Contrairement aux marchés financiers traditionnels, les crypto-monnaies fonctionnent 24h / 24 et leurs prix sont très susceptibles de briser les nouvelles, les sentiments des médias sociaux et les améliorations technologiques. Cette fluctuation des prix constante crée fréquemment un biais de prix et fournit aux arbitrageurs un

Iter () est utilisé pour obtenir l'objet Iterator, et Next () est utilisé pour obtenir l'élément suivant; 1. Utilisez Iterator () pour convertir des objets itérables tels que les listes en itérateurs; 2. Appelez Next () pour obtenir des éléments un par un et déclenchez l'exception de l'arrêt lorsque les éléments sont épuisés; 3. Utilisez Suivant (iterator, par défaut) pour éviter les exceptions; 4. Les itérateurs personnalisés doivent implémenter les méthodes __iter __ () et __Next __ () pour contr?ler la logique d'itération; L'utilisation de valeurs par défaut est un moyen courant de parcourir la traversée et l'ensemble du mécanisme est concis et pratique.
