ios 出现log不打印 was compiled with optimization - stepping may behave oddly； variables may not be availa

最新推荐文章于 2023-07-09 08:00:00 发布
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分类专栏： oc 文章标签： ios
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Xcode 控制台无法po命令失效 log不打印，并提示was compiled with optimization - stepping may behave oddly; variables may not be available.
1.检查是否开启了debug模式；否者--------->>
2.请注意你的target的优化等级 debug与release都应该选第一个None[-o0] 不优化，如下图:
在这里插入图片描述

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A module that was compiled using NumPy 1.x cannot be run in NumPy 2.2.3 as it may crash
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03-02
### NumPy 版本兼容性问题分析 当尝试在一个较新的 NumPy 2.2.3 环境中运行基于旧版本 NumPy 1.x 编译的模块时，可能会遇到不兼容的情况。主要原因在于不同版本之间的 API 变化和内部结构差异。 #### 主要原因 NumPy 的主要开发者团队在新版本发布过程中会引入一些改进、优化甚至重构底层实现方式。这些改动可能导致早期版本编译生成的目标文件无法与更新后的库正常协作[^1]。 具体来说： - **ABI (Application Binary Interface) 不稳定**：尽管 Python 扩展通常依赖于 CPython ABI 而不是特定第三方库的具体二进制接口，但如果扩展直接链接到了 NumPy 提供的 C 函数，则可能受到其 ABI 改变的影响。 - **API 更改或移除**：随着项目发展，某些函数签名被修改或是完全删除；新增功能也可能改变了原有行为模式，使得旧版代码不再适用最新环境。 ```python import numpy as np print(np.__version__) # 检查当前使用的numpy版本号 ``` 为了验证是否存在上述提到的问题之一，在出现问题之前先确认两个环境中 `numpy` 库的确切版本是非常有帮助的做法。 #### 解决方案建议 针对此类跨大版本升级带来的兼容性挑战，可以考虑如下几种方法来解决问题并确保应用程序能够顺利迁移至更高版本的 NumPy: - **重新构建受影响的包**: 使用目标平台上安装的新版 NumPy 来重新编译那些静态连接到旧版 NumPy 的组件。这通常是处理这类情况最直接有效的方式。 - **利用虚拟环境隔离开发测试**: 创建独立的 Python 虚拟环境用于实验目的，允许在同一台机器上同时存在多个不同配置而不互相干扰。通过这种方式可以在不影响生产系统的前提下探索最佳解决方案。 - **调整源码适应新版特性**: 如果有条件访问原始源代码的话，可以根据官方文档指导下的变更日志对程序逻辑做出相应调整，使其更好地适配最新的 API 设计理念。 对于具体的修复措施而言，推荐优先尝试重新编译相关软件包以匹配正在使用的 NumPy 版本。如果这样做仍然不能解决问题，则需进一步调查是否有其他潜在因素影响了执行效果。
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