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运行测试 简介 测试视图 测试启动配置 父主题： 测试
Control Repositories部分。 单击要获取更改的存储库旁边的More Actions按钮（），然后选择Fetch。 如果您配置了多个远程，可以通过选择Pull、Push>Fetch All Remotes.来从所有远程获取更改。如果您在源代码控制托管上删除了一个远程分支，它仍然会在CodeArts
Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置
使用Java项目 简介 管理Java项目 配置项目 父主题： Java
CodeArts IDE集成了pytest和unittest测试框架，让您可以轻松运行和调试Python测试用例。 将测试框架集成到项目中 运行测试 启动配置 父主题： Python
CodeArts IDE for RemoteShell proxy配置常见问题 新建主机连接常见问题 增加用户连接常见问题
Java 使用Java项目 代码编辑 代码生成 自动导入 重构 导航代码 通过代码搜索 构建工具 调试 测试 启动配置
RemoteShell 简介 用户界面概述 管理主机 管理连接 管理终端会话 管理文件 配置代理 管理凭据 与X Server一起使用 访问Kubernetes集群
CodeArts IDE for C/C++ Huawei C/C++组件激活失败常见问题 外部terminal配置方法 CMake Build Tool插件运行调试时中文乱码的问题
“Shift+F9”（IDEA快捷键），或者单击CodeArts IDE主工具栏上的“开始调试”按钮 （）。 CodeArts IDE将启动内置的“当前文件”启动配置，调试器将在包含断点的那一行暂停运行。此时您可以使用调试工具栏上的命令来控制程序执行，并查看“运行和调试”视图中的“变量”来检查变量。 要了解在CodeArts
r>Change Class Signature或按“Ctrl+F6”。 在打开的 Change Class Signature对话框中，配置类参数。使用工具栏按钮添加、删除和重新排序参数。对于每个参数，指定其名称和默认类型。在Bound Value字段中，您可以选择提供限制传递给类型参数的值的有界值。
要使用预定义的过滤器，请单击“过滤器”字段中的“过滤器”按钮（），然后在弹出菜单中选择所需的过滤器。 隐藏排除的文件筛选器可通过file.exclude setting设置配置为排除的文件。 应用快速修复 如果检测到的问题有快速修复可用，您可以直接从“问题”视图应用它们。 鼠标悬停到问题图标，使其更改为，然后单击它。
在打开的“区域设置”对话框中，选择“测试版：使用Unicode UTF-8 获得全球语言支持”。 然后，通过将控制台属性设置为集成，调整启动配置，以使用集成终端而不是调试控制台进行输出。 父主题： 调试
用例。 在打开的对话框中，选择包含测试源文件的项目文件夹。 在接着打开的对话框中，选择用于识别您的测试文件的文件通配符模式。 测试框架集成配置完成后，CodeArts IDE会在测试视图中展示发现的测试用例。 父主题： 测试
或者只对文件路径或符号路径感兴趣，则可以通过breadcrumbs.filePath和breadcrumbs.symbolPath设置项来配置。两者都支持on、off和last，它们定义了您是否能看到路径或看到哪一部分的路径。默认情况下，导航痕迹在导航栏的左侧显示文件和符号图标，但您可以通过将breadcrumbs
在“管理”选项卡上，单击“更改系统区域设置”。 在打开的“区域设置”对话框中，勾选“Beta：使用 Unicode UTF-8 提供全球语言支持”。 然后调整您的启动配置，可以通过将 “console” 属性设置为 “integrated” 来在控制台输出里使用集成终端。这样，中文输出可能会正常显示在集成终端中。
CodeArts IDE for C/C++提供了CMake工程构建、调试所需要的相关工具， 用户可以直接构建、调试CMake工程， 不必手动配置相关环境变量。用户目录下.codearts下面内置了cmake、MinGW、ninja工具CMake Build Tool插件默认先读取内置工具路径。
折叠所有块注释（Ctrl+K Ctrl+/）：折叠以块注释标记开头的所有区域。 默认情况下，使用基于缩进的折叠策略。 特定语言的折叠区域 折叠区域可以根据编辑器配置的语言的语法标记计算。以下语言已经提供了语法感知折叠：Markdown、HTML、CSS、LESS、SCSS和JSON。 如果您想为上述一
在Python中，“环境”由解释器和所有已安装的包组成，定义了程序运行的上下文。CodeArts IDE能够自动检测标准位置安装的Python解释器和工作区文件夹中的虚拟环境。 默认情况下，Python解释器在全局环境下运行，不会对特定项目有额外操作，因此任何安装或卸载的包都会影响全局环境及在
install <package_name>”命令（Linux）。由于numpy包是matplotlib的依赖项，因此安装matplotlib时numpy会被同时安装。 安装完依赖包后，您可以重新运行代码示例，现在它应该能够按预期工作。 有关如何使用Python环境的更多详细信息，请参阅“构建环境”文档。
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