解释下面的代码 def run_keyword(self, name, args, kwargs=None): try: self.logger.info(f"{name}({args} - {kwargs})") return super().run_keyword(name, args, kwargs) except Exception as err: self.logger.error(str(traceback.format_exc())) raise KeywordRunFailError(f"{name}({args} - {kwargs}) 运行失败.") from err
时间: 2024-04-28 21:21:55 浏览: 19
这段代码是一个方法 `run_keyword` 的实现,这个方法用于执行关键字(Keyword)并记录日志。其中 `name` 表示关键字名称,`args` 表示关键字的参数列表,`kwargs` 表示关键字的关键字参数列表(默认值为 `None`)。
代码的第一行使用 `try` 块包裹了 `super().run_keyword(name, args, kwargs)` 方法的调用。如果该方法调用过程中出现异常,则会跳转到 `except` 块中进行处理。
在 `try` 块中,首先使用 `logger.info()` 方法记录了该关键字的名称和参数列表。这个方法的作用是将日志记录在日志文件中,方便后续排查问题。
然后,使用 `super().run_keyword(name, args, kwargs)` 方法执行了关键字并返回其返回值(如果有的话)。
如果在执行关键字的过程中出现异常,代码会跳转到 `except` 块中。在该块中,首先使用 `logger.error()` 方法记录异常发生时的堆栈信息。然后,通过 `raise` 语句抛出一个 `KeywordRunFailError` 异常,并将该异常的错误信息设置为该关键字的名称和参数列表,并从当前异常中派生该异常。这样做的目的是将异常的抛出链(异常链)保留下来,方便后续的异常处理。
相关问题
请解释以下代码:class Runner(QRunnable): def __init__(self, func, *args, **kwargs): super().__init__() self.func = func self.args = args self.kwargs = kwargs def run(self): print('任务开始', *self.args) try: self.func(*self.args, **self.kwargs) except Exception as e: print(e) traceback.print_exc() finally: print('任务结束', *self.args)
这段代码定义了一个名为 Runner 的类,它继承自 QRunnable 类。该类的作用是将一个函数及其参数打包成一个任务,以便在线程池中执行。
该类有一个构造函数 __init__(),它接受一个函数 func 和任意个数的位置参数 args 和关键字参数 kwargs。在构造函数中,首先调用了父类 QRunnable 的构造函数,以确保该类可以被正确初始化。然后将传入的参数保存到实例属性中,以便在后续的执行过程中使用。
该类还有一个方法 run(),它实现了 QRunnable 类中的抽象方法 run()。在 run() 方法中,首先打印一条消息,表示任务开始执行,并输出传入的所有位置参数。然后使用 try-except-finally 结构,调用 self.func 函数,并将传入的位置参数和关键字参数传递给该函数。如果函数执行过程中出现异常,将异常信息打印出来,并打印出完整的堆栈跟踪信息。最后,无论函数是否执行成功,都会打印一条消息,表示任务执行结束,并输出传入的所有位置参数。
需要注意的是,该类中的主要逻辑是在 run() 方法中实现的。该方法负责调用传入的函数并处理异常,以确保任务能够安全地执行并正确地结束。该类的设计符合了 Python 的面向对象编程思想,具有良好的可扩展性和可重用性。
修改函数def __init__(self, args_dict, set,transform = None)
好的,以下是修改后的`__init__`函数:
```python
import torch
from torch.utils.data import Dataset
import os
from PIL import Image
from torchvision import transforms
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, args_dict, set, transform=None):
self.args_dict = args_dict
self.set = set
self.transform = transform
self.data_path = os.path.join(args_dict['root_dir'], set)
self.img_names = os.listdir(self.data_path)
def __len__(self):
return len(self.img_names)
def __getitem__(self, idx):
img_path = os.path.join(self.data_path, self.img_names[idx])
img = Image.open(img_path).convert('RGB')
if self.transform:
img = self.transform(img)
return img
```
在这个示例中,我们添加了三个新的参数:`args_dict`、`set`和`transform`。`args_dict`是一个包含各种参数的字典,`set`是一个字符串,用于指定数据集名称(例如,"train"或"val"等),`transform`是一个可选的数据预处理函数。
在`__init__`函数中,我们首先将这些参数保存到类的属性中。然后,我们根据`args_dict`中提供的根目录和`set`参数构建数据集的路径。接下来,我们使用Python的`os`模块中的`listdir`函数列出数据集中所有图像的文件名,并将它们保存在`img_names`属性中。
在`__len__`函数中,我们返回数据集中图像的数量。在`__getitem__`函数中,我们首先根据给定的索引获取相应的图像文件路径,并使用PIL库中的`Image.open`函数打开图像。然后,如果`transform`参数不为空,我们将应用它来对图像进行预处理。最后,我们返回图像张量作为数据集中的单个样本。
请注意,这只是一个示例,你可以根据自己的需要进行修改,例如,你可能需要添加额外的标签或元数据,或者使用其他的图像预处理库(例如,OpenCV等)。
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