Gradle#常用命令

一. 常用参数

控制日志输出级别参数

  • -d--debug: 调试级别(最详细)
  • -i--info: 信息级别
  • -w--warn: 警告级别(默认)
  • -q--quiet: 安静级别, 只显示打印(println)或输出错误信息
  • -s/-S: 构建失败时显示堆栈跟踪信息

控制台输出格式化参数

作用:不减少输出量,只是改变输出格式
富文本控制台: 提供内容动态更新、进度条、不同颜色等打印输出

  • --console=plain纯文本无格式的控制台输出,适合非交互式环境
  • --console=auto(default): 当控制台支持富文本时启用,否则禁用
  • --console=rich: 强制启用富控制台(即使可能不支持)
  • --console=verbose: 详细富控制台输出

二. Task相关命令

查看当前包含多少task

./gradlew tasks
./gradlew tasks --all

查看任务详细信息 或 查看任务来自那个插件

# Type行显示任务的类名和包路径, 通过包路径可推断插件
./gradlew help --task <taskName>

查看task依赖的其它task

# 方式一
./gradlew <taskName> --dry-run

方式二:引入三方插件com.dorongold.task-tree

执行task

./gradlew <taskName>
这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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