


Discord.py 1.7.3 vers 2.0 : résolution des problèmes d'exécution des commandes
Contexte :
Migration de Discord.py 1.7.3 vers 2.0 en mai entraîner l’échec de l’exécution des commandes malgré l’apparition du bot en ligne. Contrairement aux versions précédentes, Discord.py 2.0 nécessite une déclaration d'intention explicite, qui peut être résolue en implémentant le mécanisme Intents.
Solution : Activation des intentions
-
Activer les intentions sur le portail des développeurs Discord :
- Visitez le portail des développeurs Discord et sélectionnez votre application de bot.
- Accédez à la section Bot et activez « INTENT DE CONTENU DU MESSAGE » sous Intents de passerelle privilégiée.
-
Ajoutez des intentions à la Bot :
- Implémentez la déclaration d'intention dans votre code :
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)
-
Testez les résultats :
- Assurez-vous que le nom et les alias de votre commande sont correctement définis.
- Exécutez le code mis à jour pour vérifier que les commandes sont désormais exécutable.
En suivant ces étapes, vous pouvez restaurer avec succès la fonctionnalité d'exécution de commande à partir de Discord.py 1.7.3 dans votre bot mis à niveau.
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!

ArraySareNenerallyMoreMemory Econtesious ANLILISTS INFORMAGE UNIMÉRIQUE DATADUETOTHEIRFIXED-SIZENATURANDDDIRECTMEMORYACCESS.1) ArraySstoreelementsInAconGuLblock, réduisant les listes de linge-ouvrages

ToconvertapyThonListoanArray, usethearraymodule: 1) ImportTheArraymodule, 2) Crééalist, 3) usearray (typecode, list) toconvertit, spécifiant le système de code pour la datte, améliorant la performance

Les listes Python peuvent stocker différents types de données. L'exemple de liste contient des entiers, des chaînes, des numéros de points flottants, des booléens, des listes imbriquées et des dictionnaires. La flexibilité de la liste est précieuse dans le traitement des données et le prototypage, mais il doit être utilisé avec prudence pour assurer la lisibilité et la maintenabilité du code.

PythondoSoSnothaveBuilt-inArrays; utEtHeArrayModuleformMory-EfficientHomoGeneousDatastorage, tandis que lestiné pour les dataTypes.

ThemostComMonlyUsedModuleforCreatingArraysInpyThonisNumpy.1) numpyprovidesefficientToolsforArrayoperations, IdealFornumericalData.2) ArraysCanBecatedUsingNp.Array () For1dand2Dstructures.3)

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.


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