DevEco Studio新特性分享-跨语言调试,让调试更便捷高效

HarmonyOS开发者社区 2023-01-04 11:22:37

 原文:DevEco Studio新特性分享-跨语言调试,让调试更便捷高效,点击链接查看更多技术内容。

 HUAWEI DevEco Studio是开发HarmonyOS应用及服务的一站式集成开发环境。本次分享DevEco Studio 3.1 Canary1上线的新特性- ArkTS与C++跨语言调试,让调试更便捷高效。

 

一、什么是跨语言调试

 

在日常开发活动中,开发者会灵活运用每种开发语言的长处来编写程序,在一个工程中可能会包含多种语言。

 

一般情况下,会在HarmonyOS的工程中使用ArkTS来承载页面和业务逻辑,用C++来实现性能要求较高的底层逻辑。这样,在代码调试时,就会面临同时调试两种语言的问题。如果只能使用单语言调试的方式,就需要频繁的切换调试会话、重启应用,还需要在C++语言中手动添加断点,且调用链断层不连续。这样在整个调试过程中,需要大量的手工操作,每次切换过程还需要6s左右的无效等待时间,调试效率较低。

 

针对这种多语言的开发场景, DevEco Studio提供了便捷高效的调试定位能力,支持ArkTS与C++跨语言调试,可同时调试ArkTS、C++这两种语言,整体操作体验与单一语言调试一致。在调试运行到调用C++代码处,断点能够直接Step Into跳转到C++代码,整个调试过程连续,无需额外在对应语言去手动添加断点,避免了在此过程过多的手工操作,并且无需等待,大幅提升了调试效率。

 

二、跨语言调试类型设置

 

当开发者选择Dual(Js+Native)调试类型时,可快速启动ArkTS与C++的跨语言调试能力。

 

调试过程先通过单步调试ArkTS代码,当程序运行到调用C++方法的代码行(通常会在这里设置断点),只需单击Step Into功能按钮,就能够直接跳转到C++对应代码行,便可以继续在C++代码中进行调试。当C++代码执行结束后,单击resume program功能按钮,可跳到有设置断点的ArkTS代码行。

 

开发者选择调试类型

 

调试过程中如果想终止,随时通过单击Stop按钮来终止调试模式的运行。

 

开发者通过在运行调试配置下拉框选择Edit Configuration或单击菜单栏Run > Edit Configurations,选择OpenHarmony APP下的模块名,选择右侧窗口中的Debugger,将Debug type设置为“Dual(Js + Native)”或“Detect Automatically”启动ArkTS与C++的跨语言调试能力。

 

ArkTS与C++的跨语言调试展示效果

 

具体跨语言调试的操作方法请复制链接至浏览器查看:

 

此外,DevEco Studio还提供了多线程调试,为我们开发者提供了更便捷的调试方法。

 

当应用中有耗时操作时,一般我们开发者会使用worker线程来处理,避免与UI主线程争抢资源,造成UI卡顿。但是在传统调试时,一次只能调试一个线程,处理一个调试堆栈。

 

针对多线程应用的调试场景,DevEco Studio推出了多线程调试能力,同时管理多个线程的调试资源,我们开发者可以在调试过程中随意切换待调试的进程,查看该进程的调试堆栈信息,有效提升了开发效率。

 

多线程调试

 

开发者在多线程开发场景下,直接使用调试功能即可。

 

DevEco Studio未来计划推出以下两个调试能力,进一步提升开发效率。

 

1)C++时光调试:开发者可以在C++代码中进行反向调试,针对偶发性的问题,一旦重现后,可以反复进行正向和反向的调试,让我们开发者有机会通过多遍的调试进行问题分析。

 

2)热重载能力:在调试过程中发现了代码bug,修改代码保存后,无需重启调试,就能立即在真机上看到修改后的效果,将大幅缩短调试过程中的等待时间。

 

更多惊喜功能,敬请期待!

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内容概要:本文提出了一种基于改进扩散模型的高海拔地区新能源高波动出力场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法针对高海拔地区风能、光伏等新能源出力波动剧烈、不确定性高的特点,通过优化扩散模型的结构与训练策略,有效捕捉历史数据的概率分布特征与时序相关性,从而生成高质量、多样化的出力场景。文中详细阐述了模型的数学推导、网络架构设计、损失函数优化及采样算法改进,并通过实验证明其在拟合精度、场景多样性与稳定性方面优于传统生成模型,为电力系统在高比例新能源接入下的规划、调度与风险评估提供了可靠的场景输入支持。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事新能源发电预测、电力系统分析、智能优化、场景生成等方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高海拔地区风电、光伏出力的不确定性建模与多场景生成;②支撑含高渗透率新能源的电力系统随机优化调度、鲁棒决策与风险评估;③为相关学术研究、论文复现与算法改进提供可运行的技术方案与代码基础; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整资源(代码、数据集、说明文档)进行实践操作,重点关注扩散模型的前向加噪与反向去噪过程的设计细节,以及如何将其适配于新能源时序数据的生成任务,通过参数调优与对比实验深入理解模型的生成机制与性能边界。
内容概要:本文围绕基于静态约束法的配电网电动汽车接入容量评估展开研究,提出了一种在新型电力系统背景下评估主动配电网对电动汽车承载能力的方法。研究通过构建数学模型,结合潮流计算与关键约束条件(如电压越限、线路过载等),量化分析配电网可承受的最大电动汽车充电负荷容量,旨在识别规模化电动汽车接入带来的潜在运行风险,并为电网规划与运行提供科学依据。文中配套提供了完整的Matlab代码实现,便于仿真验证与结果复现。此外,该研究与分布式光伏承载力评估、电动汽车可调能力分析等方向形成技术联动,展现了多主题协同的研究体系。; 适合人群:具备电力系统分析基础理论知识及Matlab编程能力的高校研究生、科研机构研究人员,以及从事新能源并网、智能配电网规划与运行等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术研究中的模型复现与论文撰写支撑;②评估实际配电网中电动汽车大规模接入的可行性与安全边界,指导充电基础设施布局;③作为高校教学案例,帮助学生深入理解电网承载力评估的核心原理、建模方法与仿真技术; 阅读建议:建议结合文中提及的相关研究方向(如二阶锥规划、多面体聚合方法等)进行对比学习,充分利用所提供的Matlab代码与网盘资料开展仿真实验,重点关注约束条件的设定逻辑与潮流计算模块的实现细节,以深化对评估模型机理与工程应用价值的理解。

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