def init_logger(log_level: str) -> None: """ Init logging system to use unified style. :param log_level: log_level: must one of [INFO ERROR WARNING DEBUG CRITICAL] """ validation_log_level = ['INFO', 'ERROR', 'WARNING', 'DEBUG', 'CRITICAL'] if log_level not in validation_log_level: raise Exception(f'{log_level} must one of {validation_log_level}') handler = logging.StreamHandler() log_format = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(module)s.%(filename)s:%(lineno)d - %(' 'message)s') handler.setFormatter(log_format) root_logger = logging.getLogger() root_logger.setLevel(log_level) root_logger.addHandler(handler)

时间: 2024-04-25 20:27:57 浏览: 34
这是一个 Python 代码段,用于初始化日志记录系统。这个函数接受一个参数 log_level,用于指定日志记录的级别,必须是以下之一:INFO、ERROR、WARNING、DEBUG、CRITICAL。 如果 log_level 不是这些值之一,函数将抛出一个异常。 该函数将日志记录输出到标准输出流,使用统一的日志记录格式。日志记录格式包括时间戳、日志级别、记录器名称、所在模块、源文件名、源代码行号和日志信息。日志级别按照从低到高的顺序包括 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR 和 CRITICAL。 该函数将设置根记录器的级别以及处理器和格式器。如果您想要自定义日志记录系统,可以使用该函数作为起点。
相关问题

std::shared_ptr<spdlog::logger>tes::log

看起来您想创建一个名为 "log" 的 spdlog 日志记录器,并将其存储在名为 "tes" 的命名空间中的 `shared_ptr` 中。但是,我注意到您的代码中存在一些问题。 首先,请确保已正确包含 spdlog 头文件,例如 `#include <spdlog/spdlog.h>`。 然后,您可以按照以下方式创建和使用日志记录器: ```cpp #include <spdlog/spdlog.h> namespace tes { std::shared_ptr<spdlog::logger> log = spdlog::stdout_logger_mt("log"); } int main() { tes::log->info("Logging message"); // 使用日志记录器输出日志消息 return 0; } ``` 请注意,`stdout_logger_mt` 是 spdlog 提供的一个工厂函数,用于创建将消息输出到标准输出的日志记录器。您可以根据需要选择其他日志记录器类型和输出位置。 如果您仍然遇到错误,请提供具体的错误信息,以便我能够更好地帮助您解决问题。

#ifndef MYSPDLOG_H #define MYSPDLOG_H #include <fstream> #include <iostream> #define SPDLOG_HEADER_ONLY #define SPDLOG_ACTIVE_LEVEL SPDLOG_LEVEL_DEBUG #include "spdlog/spdlog.h" #include "spdlog/logger.h" #include "spdlog/sinks/basic_file_sink.h" #include "spdlog/sinks/rotating_file_sink.h" #include "spdlog/sinks/stdout_color_sinks.h" #include "spdlog/sinks/daily_file_sink.h" class MySpdlog { public: static MySpdlog*getInstace() { static MySpdlog MySpdlogStatic; return &MySpdlogStatic; } int init() { std::string formatStr="%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%e[%l][%s:%#][%!]%v"; // auto myLogger1 = std::make_shared<spdlog::sinks::rotating_file_sink_mt>("spdlog", "logs/myspdlog.log", 1024 * 1024 * 10, 10); // auto myLogger1 = std::make_shared<spdlog::sinks::daily_file_sink>("spdlog", "logs/log.txt", 0, 0); auto myLogger1 = spdlog::daily_logger_mt("spdlog", "logs/log.txt", 0, 0); // myLogger1 = spdlog::rotating_logger_mt("spdlog", "logs/myspdlog.log", 1024 * 1024 * 10, 10); spdlog::set_default_logger(myLogger1); myLogger1->set_level(spdlog::level::debug); myLogger1->set_pattern(formatStr); myLogger2 = spdlog::stdout_color_mt("baseLogger2"); spdlog::set_default_logger(myLogger2); myLogger2->set_level(spdlog::level::debug); myLogger2->set_pattern(formatStr); return 0; } void uninit() { } std::shared_ptr<spdlog::logger> myLogger1; std::shared_ptr<spdlog::logger> myLogger2; private: MySpdlog() {} ~MySpdlog() {} }; #define SPLOG_INIT() MySpdlog::getInstace()->init() #define SPLOG_UNINIT() MySpdlog::getInstace()->uninit() #define SPLOG_DEBUG(...) do {SPDLOG_LOGGER_DEBUG(MySpdlog::getInstace()->myLogger1, __VA_ARGS__);\ SPDLOG_LOGGER_DEBUG(MySpdlog::getInstace()->myLogger2, __VA_ARGS__);}while(0) #define SPLOG_INFO(...) do {SPDLOG_LOGGER_INFO(MySpdlog::getInstace()->myLogger1, __VA_ARGS__);\ SPDLOG_LOGGER_INFO(MySpdlog::getInstace()->myLogger2, __VA_ARGS__);}while(0) #define SPLOG_ERROR(...) do {SPDLOG_LOGGER_ERROR(MySpdlog::getInstace()->myLogger1, __VA_ARGS__);\ SPDLOG_LOGGER_ERROR(MySpdlog::getInstace()->myLogger2, __VA_ARGS__);}while(0) #define SPDLOG_CLRAR(a) do{std::fstream fout((a),std::ios::out|std::ios::trunc);fout.close();}while(0); #endif // MYSPDLOG_H运行之后调用SPLOG_INFO时报错

根据您提供的代码,我看到您定义了一个名为`SPLOG_INFO`的宏,其实现方式为: ``` #define SPLOG_INFO(...) do {SPDLOG_LOGGER_INFO(MySpdlog::getInstace()->myLogger1, __VA_ARGS__);\ SPDLOG_LOGGER_INFO(MySpdlog::getInstace()->myLogger2, __VA_ARGS__);}while(0) ``` 这个宏展开后会调用`SPDLOG_LOGGER_INFO`来输出日志信息,而`SPDLOG_LOGGER_INFO`需要传入一个有效的logger对象作为第一个参数。在您的代码中,您定义了一个名为`myLogger1`的logger对象,但是您没有在宏中使用它,而是在`MySpdlog`类中以成员变量的形式定义。因此,当您调用`SPLOG_INFO`时,会找不到有效的logger对象,从而导致编译错误。 要解决这个问题,您可以将`myLogger1`和`myLogger2`定义为静态成员变量,并在`MySpdlog`类外初始化它们。然后,在宏中使用这两个静态成员变量。 例如,您可以将`MySpdlog`类的定义改为: ``` class MySpdlog { public: static MySpdlog*getInstace() { static MySpdlog MySpdlogStatic; return &MySpdlogStatic; } int init() { std::string formatStr="%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%e[%l][%s:%#][%!]%v"; auto myLogger1 = spdlog::daily_logger_mt("spdlog", "logs/log.txt", 0, 0); spdlog::set_default_logger(myLogger1); myLogger1->set_level(spdlog::level::debug); myLogger1->set_pattern(formatStr); auto myLogger2 = spdlog::stdout_color_mt("baseLogger2"); spdlog::set_default_logger(myLogger2); myLogger2->set_level(spdlog::level::debug); myLogger2->set_pattern(formatStr); return 0; } void uninit() { } static std::shared_ptr<spdlog::logger> myLogger1; static std::shared_ptr<spdlog::logger> myLogger2; private: MySpdlog() {} ~MySpdlog() {} }; std::shared_ptr<spdlog::logger> MySpdlog::myLogger1; std::shared_ptr<spdlog::logger> MySpdlog::myLogger2; ``` 然后,您可以在代码的其他地方使用这两个静态成员变量。例如,在`SPLOG_INFO`中,您可以这样使用: ``` #define SPLOG_INFO(...) \ do { \ SPDLOG_LOGGER_INFO(MySpdlog::myLogger1, __VA_ARGS__); \ SPDLOG_LOGGER_INFO(MySpdlog::myLogger2, __VA_ARGS__); \ } while(0) ``` 这样,当您调用`SPLOG_INFO`时,就会使用正确的logger对象输出日志信息,从而避免编译错误。

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解释以下代码bool ret = laser.initialize(); if (ret) { ret = laser.turnOn(); } else { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "%s\n", laser.DescribeError()); } auto laser_pub = node->create_publisher<sensor_msgs::msg::LaserScan>("scan", rclcpp::SensorDataQoS()); auto stop_scan_service = [&laser](const std::shared_ptr<rmw_request_id_t> request_header, const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Request> req, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Response> response) -> bool { return laser.turnOff(); }; auto stop_service = node->create_service<std_srvs::srv::Empty>("stop_scan",stop_scan_service); auto start_scan_service = [&laser](const std::shared_ptr<rmw_request_id_t> request_header, const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Request> req, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Response> response) -> bool { return laser.turnOn(); }; auto start_service = node->create_service<std_srvs::srv::Empty>("start_scan",start_scan_service); rclcpp::WallRate loop_rate(20); while (ret && rclcpp::ok()) { LaserScan scan;// if (laser.doProcessSimple(scan)) { auto scan_msg = std::make_shared<sensor_msgs::msg::LaserScan>(); scan_msg->header.stamp.sec = RCL_NS_TO_S(scan.stamp); scan_msg->header.stamp.nanosec = scan.stamp - RCL_S_TO_NS(scan_msg->header.stamp.sec); scan_msg->header.frame_id = frame_id; scan_msg->angle_min = scan.config.min_angle; scan_msg->angle_max = scan.config.max_angle; scan_msg->angle_increment = scan.config.angle_increment; scan_msg->scan_time = scan.config.scan_time; scan_msg->time_increment = scan.config.time_increment; scan_msg->range_min = scan.config.min_range; scan_msg->range_max = scan.config.max_range; int size = (scan.config.max_angle - scan.config.min_angle)/ scan.config.angle_increment + 1; scan_msg->ranges.resize(size); scan_msg->intensities.resize(size); for(size_t i=0; i < scan.points.size(); i++) { int index = std::ceil((scan.points[i].angle - scan.config.min_angle)/scan.config.angle_increment); if(index >=0 && index < size) { scan_msg->ranges[index] = scan.points[i].range; scan_msg->intensities[index] = scan.points[i].intensity; } } laser_pub->publish(*scan_msg); } else { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "Failed to get scan"); } if(!rclcpp::ok()) { break; } rclcpp::spin_some(node); loop_rate.sleep(); } RCLCPP_INFO(node->get_logger(), "[YDLIDAR INFO] Now YDLIDAR is stopping ......."); laser.turnOff(); laser.disconnecting(); rclcpp::shutdown(); return 0; }

TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_1045/245448921.py in <module> 1 dataset_path = ABSADatasetList.Restaurant14 ----> 2 sent_classifier = Trainer(config=apc_config_english, 3 dataset=dataset_path, # train set and test set will be automatically detected 4 checkpoint_save_mode=1, # =None to avoid save model 5 auto_device=True # automatic choose CUDA or CPU /tmp/ipykernel_1045/296492999.py in __init__(self, config, dataset, from_checkpoint, checkpoint_save_mode, auto_device) 84 config.model_path_to_save = None 85 ---> 86 self.train() 87 88 def train(self): /tmp/ipykernel_1045/296492999.py in train(self) 96 config.seed = s 97 if self.checkpoint_save_mode: ---> 98 model_path.append(self.train_func(config, self.from_checkpoint, self.logger)) 99 else: 100 # always return the last trained model if dont save trained model /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in train4apc(opt, from_checkpoint_path, logger) 494 load_checkpoint(trainer, from_checkpoint_path) 495 --> 496 return trainer.run() /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in run(self) 466 criterion = nn.CrossEntropyLoss() 467 self._reset_params() --> 468 return self._train(criterion) 469 470 /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in _train(self, criterion) 153 return self._k_fold_train_and_evaluate(criterion) 154 else: --> 155 return self._train_and_evaluate(criterion) 156 157 def _train_and_evaluate(self, criterion): /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in _train_and_evaluate(self, criterion) 190 191 for epoch in range(self.opt.num_epoch): --> 192 iterator = tqdm(self.train_dataloaders[0]) 193 for i_batch, sample_batched in enumerate(iterator): 194 global_step += 1 TypeError: 'module' object is not callable

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