DAX Studio EVALUATE Nøkkelord: Grunnleggende eksempler
Lær å bruke DAX Studio EVALUATE nøkkelordet med grunnleggende eksempler og få en bedre forståelse av hvordan dette kan hjelpe deg med databehandling.
Python Intellisense og autofullfør installasjon
I denne opplæringen skal vi diskutere Python Intellisense og dens autofullføringsinstallasjon. Python Intellisense gir brukere intelligente kodefullføringer basert på deres kildekodeanalyse og språksemantikk.
Python Intellisense er en god start for å bli kjent med de native funksjonene som er tilgjengelige avhengig av et spesifikt element eller metode vi skal bruke.
La oss starte med å legge til et par flere celler til Jupyter Notebook. Du kan gjøre dette ved å skrive esc+B . Nå som jeg har lagt til flere celler, skal jeg skrive inn variable data. Når vi skriver inn noen bokstaver, filtreres listen over medlemmer som vises til kun å inkludere medlemmer som inneholder våre skrevne tegn.
Ved å skrive inn en prikk (.), vil du se en liste over tilgjengelige funksjoner som vi kan bruke når vi skriver inn et bestemt tegn. Intellisense kan utløses ved å skrive Ctrl+mellomrom eller et utløsertegn som prikken (.) i et hvilket som helst redigeringsvindu.
Innholdsfortegnelse
- Sette opp Python Intellisense i Jupyter Notebook
- Installere Intellisense og autofullføring for Jupyter Notebook
- Konklusjon
Sette opp Python Intellisense i Jupyter Notebook
For å sette opp Python IntelliSense i Jupyter Notebook, naviger til ledeteksten. Hvis du allerede har installert , bruker du bare Anaconda-prompten. Vi bruker dette til å installere pakkene vi ønsker.
Med Anaconda-prompten min installerer jeg en pakke kalt ' contrib_nbextensions '. Denne pakken inneholder en utvidelse kalt Hinterland som aktiverer en kode autofullføringsmeny for hvert tastetrykk i en kodecelle i stedet for bare å aktivere den med en fane i Jupyter Notebook. Denne utvidelsen kan hjelpe oss bedre å forstå Python-funksjoner og gjøre kodingen vår mer effektiv.
Installere Intellisense og autofullføring for Jupyter Notebook
I Anaconda-ledeteksten vår bruker vi kommandoen ' pip install ' for å installere pakken vi leter etter. Skriv deretter inn ' jupyter_contrib_nbextensions ' og klikk enter.
Etter å ha gjort det, vil vi kunne se alle de forskjellige bidragsutvidelsene som er installert i Jupyter Notebook.
Deretter skal vi navigere tilbake til Jupyter Notebook-hjemmesiden vår. Klikk deretter på fanen ' Nbextensions '. Hvis du noen gang støter på et problem med å laste hjemmesiden din, kan du bare åpne Jupyter Notebook-en på nytt, og den skal kunne lastes.
Til å begynne med vil vi se et forbudstegn og et utropssirkeltegn på venstre side av alle konfigurerbare nbextensions som vi har i Jupyter Notebook.
Forbudstegnet angir uklikket eller avinstallert bidrag nbextension , mens utropssirkeltegnet indikerer klikket eller installert bidrag nbextensions .
I øvre venstre hjørne vil du se en boks med et hakemerke. Det forhindrer oss i å klikke eller installere noen av våre konfigurerbare nbextensions . Bare fjern merket i boksen slik at vi kan navigere og installere de konfigurerbare nbextensions vi ønsker eller trenger. Siden vi må installere Intellisense, la oss klikke på utvidelsen Hinterland .
La oss nå gå tilbake til Python Notebook. Etter hvert som vi skriver inn tegn i kodecellen vår, blir flere forslag til funksjoner tilgjengelig. Dette inkluderer listen over enkle til komplekse medlemmer som vi er i stand til å bli kjent med og studere.
Konklusjon
Kort fortalt hjelper Python Intellisense oss å redusere eller forhindre syntaktiske eller typografiske feil. Det gjør oss i stand til å evaluere koder mens vi skriver og bruke noen få tastetrykk for å implementere visse kodeaspekter. Det lar oss også være mer effektive i kodeskriving og sporing av aktivitetene våre for å redusere feil og forbedre nøyaktigheten.
Jeg håper du er i stand til å forstå hvordan Python Intellisense fungerer og hvordan det er viktig for brukere når det gjelder kodelaging. Hvis du vil vite mer om dette emnet og annet relatert innhold, kan du absolutt sjekke listen over relevante lenker nedenfor.
Beste ønsker,
Gaellim
Opprette en datotabell i LuckyTemplates
Finn ut hvorfor det er viktig å ha en dedikert datotabell i LuckyTemplates, og lær den raskeste og mest effektive måten å gjøre det på.
LuckyTemplates Mobile Reporting Tips og teknikker
Denne korte opplæringen fremhever LuckyTemplates mobilrapporteringsfunksjon. Jeg skal vise deg hvordan du kan utvikle rapporter effektivt for mobil.
Profesjonelle tjenesteanalyserapporter i LuckyTemplates
I denne LuckyTemplates-utstillingen vil vi gå gjennom rapporter som viser profesjonell tjenesteanalyse fra et firma som har flere kontrakter og kundeengasjementer.
Microsoft Power Platform-oppdateringer | Microsoft Ignite 2021
Gå gjennom de viktigste oppdateringene for Power Apps og Power Automate og deres fordeler og implikasjoner for Microsoft Power Platform.
Vanlige SQL-funksjoner: en oversikt
Oppdag noen vanlige SQL-funksjoner som vi kan bruke som streng, dato og noen avanserte funksjoner for å behandle eller manipulere data.
LuckyTemplates Template Creation: Guide og tips
I denne opplæringen lærer du hvordan du lager din perfekte LuckyTemplates-mal som er konfigurert til dine behov og preferanser.
Feltparametre og små multipler i LuckyTemplates
I denne bloggen vil vi demonstrere hvordan du legger feltparametere sammen med små multipler for å skape utrolig nyttig innsikt og grafikk.
LuckyTemplates-rangering og tilpasset gruppering
I denne bloggen vil du lære hvordan du bruker LuckyTemplates rangering og tilpassede grupperingsfunksjoner for å segmentere et eksempeldata og rangere det i henhold til kriterier.
Viser kun kumulativ total opp til en bestemt dato i LuckyTemplates
I denne opplæringen skal jeg dekke en spesifikk teknikk rundt hvordan du viser kumulativ total kun opp til en bestemt dato i grafikken i LuckyTemplates.