from logger import create_logger

时间: 2023-11-21 08:04:51 浏览: 194
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axios-logger:美化Axios记录消息

这行代码的作用是导入一个名为 create_logger 的函数，这个函数是从一个名为 logger 的模块中导入的。这个函数的作用是创建一个日志记录器，用于记录程序运行过程中的重要信息和错误。具体实现可能会根据 logger 模块中的定义有所不同，但大致流程应该是先创建一个日志记录器对象，然后配置这个对象的不同属性，例如记录日志的级别、日志的输出格式、输出位置等等。最后，这个函数会返回这个日志记录器对象，以便程序代码中的其他部分可以使用它来记录日志。
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import { create, configure } from 'nx-logger' configure({ transport }) const logger = create('my-logger') 创建的记录器将名称空间作为标签发送给loggly，并且消息将成为日志条目的内容。 将来可能会对其进行...

import val # for end-of-epoch mAP from models.experimental import attempt_load from models.yolo import Model from utils.autoanchor import check_anchors from utils.autobatch import check_train_batch_size from utils.callbacks import Callbacks from utils.dataloaders import create_dataloader from utils.downloads import attempt_download, is_url from utils.general import (LOGGER, check_amp, check_dataset, check_file, check_git_status, check_img_size, check_requirements, check_suffix, check_yaml, colorstr, get_latest_run, increment_path, init_seeds, intersect_dicts, labels_to_class_weights, labels_to_image_weights, methods, one_cycle, print_args, print_mutation, strip_optimizer, yaml_save) from utils.loggers import Loggers from utils.loggers.wandb.wandb_utils import check_wandb_resume from utils.loss import ComputeLoss from utils.metrics import fitness from utils.plots import plot_evolve, plot_labels from utils.torch_utils import (EarlyStopping, ModelEMA, de_parallel, select_device, smart_DDP, smart_optimizer, smart_resume, torch_distributed_zero_first)这个代码什么意思

这个代码是一个Python脚本，其中使用了一些自定义模块和第三方模块，主要功能包括： - 导入自定义模块和第三方模块 - 加载YOLO模型 - 检查anchors是否合理 - 检查训练batch size是否合理 - 定义回调函数 ...

import argparse import json import os import sys from pathlib import Path from threading import Thread import numpy as np import torch from tqdm import tqdm FILE = Path(__file__).resolve() ROOT = FILE.parents[0] # YOLOv5 root directory if str(ROOT) not in sys.path: sys.path.append(str(ROOT)) # add ROOT to PATH ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd())) # relative from models.common import DetectMultiBackend from utils.callbacks import Callbacks from utils.datasets import create_dataloader from utils.general import (LOGGER, NCOLS, box_iou, check_dataset, check_img_size, check_requirements, check_yaml, coco80_to_coco91_class, colorstr, increment_path, non_max_suppression, print_args, scale_coords, xywh2xyxy, xyxy2xywh) from utils.metrics import ConfusionMatrix, ap_per_class from utils.plots import output_to_target, plot_images, plot_val_study from utils.torch_utils import select_device, time_sync

- create_dataloader: 用于创建数据加载器。 - check_dataset: 用于检查数据集。 - check_img_size: 用于检查图像大小。 - check_requirements: 用于检查是否满足运行要求。 - check_yaml: 用于检查YAML文件。 - ...

ImportError: cannot import name 'create_logger' from 'logger'

这个错误通常是因为你在导入 create_logger 函数时出现问题。 可能的原因： 1. create_logger 函数并不存在于 logger 模块中，你需要检查一下是否正确的导入了这个函数。 2. logger 模块中没有 create_...

create_logger

def create_logger(logger_name, log_file=None): logger = logging.getLogger(logger_name) logger.setLevel(logging.DEBUG) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %...

modbus_tk.utils.create_logger

from modbus_tk.utils import create_logger logger = create_logger(name="my_logger", level=logging.DEBUG) # Create a logger instance with the name "my_logger" and set the logging level to DEBUG logger....

def _logger(cls): """Creates a logger with a name suitable for a specific class. This function takes into account that implementations for classes reside in platform dependent modules, and thus removes the final part of the module name. :param type cls: The class for which to create a logger. :return: a logger """ import logging return logging.getLogger('{}.{}'.format( '.'.join(cls.__module__.split('.', 2)[:2]), cls.__name__)) from . import keyboard from . import mouse说明了什么

这段代码定义了一个名为 _logger 的类方法，用于为给定的类创建一个日志记录器。该方法使用 Python 内置的 logging 模块创建一个日志记录器，并将其命名为 <模块名>.<类名>，其中模块名只取前两个点分隔的部分...
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cannot import name 'logger' from 'joblib'

This error message usually appears when you try to import the logger ...This will import the getLogger function from the logging module, which you can then use to create a logger object in your code.

import numpy as np import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import time import torch # 1. 确定batch size大小，与导出的trt模型保持一致 BATCH_SIZE = 32 # 2. 选择是否采用FP16精度，与导出的trt模型保持一致 USE_FP16 = True target_dtype = np.float16 if USE_FP16 else np.float32 # 3. 创建Runtime，加载TRT引擎 f = open("resnet_engine.trt", "rb") # 读取trt模型 runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) # 创建一个Runtime(传入记录器Logger) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 从文件中加载trt引擎 context = engine.create_execution_context() # 创建context # 4. 分配input和output内存 input_batch = np.random.randn(BATCH_SIZE, 224, 224, 3).astype(target_dtype) output = np.empty([BATCH_SIZE, 1000], dtype = target_dtype) d_input = cuda.mem_alloc(1 * input_batch.nbytes) d_output = cuda.mem_alloc(1 * output.nbytes) bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() # 5. 创建predict函数 def predict(batch): # result gets copied into output # transfer input data to device cuda.memcpy_htod_async(d_input, batch, stream) # execute model context.execute_async_v2(bindings, stream.handle, None) # 此处采用异步推理。如果想要同步推理，需将execute_async_v2替换成execute_v2 # transfer predictions back cuda.memcpy_dtoh_async(output, d_output, stream) # syncronize threads stream.synchronize() return output # 6. 调用predict函数进行推理，并记录推理时间 def preprocess_input(input): # input_batch无法直接传给模型，还需要做一定的预处理 # 此处可以添加一些其它的预处理操作（如标准化、归一化等） result = torch.from_numpy(input).transpose(0,2).transpose(1,2) # 利用torch中的transpose,使(224,224,3)——>(3,224,224) return np.array(result, dtype=target_dtype) preprocessed_inputs = np.array([preprocess_input(input) for input in input_batch]) # (BATCH_SIZE,224,224,3)——>(BATCH_SIZE,3,224,224) print("Warming up...") pred = predict(preprocessed_inputs) print("Done warming up!") t0 = time.time() pred = predict(preprocessed_inputs) t = time.time() - t0 print("Prediction cost {:.4f}s".format(t)) 请将这部分代码，改成可以输入电脑摄像头视频的

这段代码是用Python语言实现的，用于引入一些常用的库，例如numpy、tensorrt、pycuda等等。同时，还引入了torch库。其中，numpy是Python中用于快速处理大型数组和矩阵计算的库；tensorrt是NVIDIA推出的深度学习推理...

File "D:\python\lib\logging\config.py", line 104, in _create_formatters flist = cp["formatters"]["keys"] File "D:\python\lib\configparser.py", line 963, in __getitem__ raise KeyError(key) KeyError: 'formatters'

import logging.config # 配置格式化程序 logging.config.dictConfig({ "version": 1, "disable_existing_loggers": False, "formatters": { "simple": { "format": "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s ...

get_module_logger

It allows you to create a logger object for a specific module or package, which can then be used to log messages with various severity levels (e.g. debug, info, warning, error, critical). Here's an ...

第一段代码 GroupsResource package ece448.lec16; import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.web.bind.annotation.DeleteMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class GroupsResource { private final GroupsModel groups; public GroupsResource(GroupsModel groups) { this.groups = groups; } @GetMapping("/api/groups") public Collection<Object> getGroups() throws Exception { ArrayList<Object> ret = new ArrayList<>(); for (String group: groups.getGroups()) { ret.add(makeGroup(group)); } logger.info("Groups: {}", ret); return ret; } @GetMapping("/api/groups/{group}") public Object getGroup( @PathVariable("group") String group, @RequestParam(value = "action", required = false) String action) { if (action == null) { Object ret = makeGroup(group); logger.info("Group {}: {}", group, ret); return ret; } // modify code below to control plugs by publishing messages to MQTT broker List<String> members = groups.getGroupMembers(group); logger.info("Group {}: action {}, {}", group, action, members); return null; } @PostMapping("/api/groups/{group}") public void createGroup( @PathVariable("group") String group, @RequestBody List<String> members) { groups.setGroupMembers(group, members); logger.info("Group {}: created {}", group, members); } @DeleteMapping("/api/groups/{group}") public void removeGroup( @PathVariable("group") String group) { groups.removeGroup(group); logger.info("Group {}: removed", group); } protected Object makeGroup(String group) { // modify code below to include plug states HashMap<String, Object> ret = new HashMap<>(); ret.put("name", group); ret.put("members", groups.getGroupMembers(group)); return ret; } private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(GroupsResource.class); }

import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; public class GroupsModel { private final Map, List<String>> groups; public GroupsModel() { ...

mock测试LOGGER异常

from unittest import mock import logging def my_func(): try: # some code here except Exception as e: logging.error(f"An error occurred: {e}") class TestMyFunc(unittest.TestCase): def test_my_...

package ece448.iot_sim; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.TreeMap; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import ece448.iot_sim.http_server.RequestHandler; public class HTTPCommands implements RequestHandler { // Use a map so we can search plugs by name. private final TreeMap<String, PlugSim> plugs = new TreeMap<>(); public HTTPCommands(List plugs) { for (PlugSim plug: plugs) { this.plugs.put(plug.getName(), plug); } } @Override public String handleGet(String path, Map<String, String> params) { // list all: / // do switch: /plugName?action=on|off|toggle // just report: /plugName logger.info("HTTPCmd {}: {}", path, params); if (path.equals("/")) { return listPlugs(); } PlugSim plug = plugs.get(path.substring(1)); if (plug == null) return null; // no such plug String action = params.get("action"); if (action == null) return report(plug); // P2: add your code here, modify the next line if necessary if("toggle".equals(action)){ plug.toggle(); return report(plug); }else if("on".equals(action)){ plug.switchOn(); return report(plug); }else if("off".equals(action)){ plug.switchOff(); return report(plug); } return "<html><body></body></html>"; } protected String listPlugs() { StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append("<html><body>"); for (String plugName: plugs.keySet()) { sb.append(String.format("%s", plugName, plugName)); } sb.append("</body></html>"); return sb.toString(); } protected String report(PlugSim plug) { String name = plug.getName(); return String.format("<html><body>" +"Plug %s is %s." +"Power reading is %.3f." +"Switch On" +"Switch Off" +"Toggle" +"</body></html>", name, plug.isOn()? "on": "off", plug.getPower(), name, name, name); }如何对上述代码全部功能进行测试呢？请提供测试代码。

import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; public class HTTPCommandsTest { public static void main(String[] args) { // Create some plug ...
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