python -m ipykernel --name py37b --display-name py37b
时间: 2023-10-05 10:04:25 浏览: 54
这个命令是用来创建一个新的 IPython kernel,并且给它起一个名字为 "py37b",显示名为 "py37b"。IPython kernel 是用来在 Jupyter 环境中运行 Python 代码的一种方式。通过创建不同的 kernels,你可以在同一个 Jupyter 环境中同时运行不同版本的 Python。
相关问题
py-trees 的使用案例
py-trees 是一个用于构建行为树的 Python 库,以下是一个使用案例:
假设我们正在构建一个机器人,如果机器人检测到前方有障碍物,它需要停下来,否则机器人会一直前进。我们可以使用行为树来实现这个过程。
首先,我们需要定义一个行为树。在 py-trees 中,我们使用 `py_trees.composites.Selector` 和 `py_trees.composites.Sequence` 来创建行为树。Selector 表示如果一个子行为失败,它将尝试其它子行为,而 Sequence 表示必须按照一定的顺序执行子行为。
```python
import py_trees
def create_behavior_tree():
# 创建 Selector,表示如果一个子行为失败,它将尝试其它子行为
root = py_trees.composites.Selector(name="Robot Behavior")
# 创建 Sequence,表示必须按照一定的顺序执行子行为
sequence = py_trees.composites.Sequence(name="Move Forward")
root.add_child(sequence)
# 检测前方是否有障碍物
check_obstacle = py_trees.behaviours.CheckBlackboardVariable(
name="Check Obstacle",
variable_name="obstacle_detected",
expected_value=False,
comparison_operator="=="
)
sequence.add_child(check_obstacle)
# 前进
move_forward = py_trees.behaviours.RobotMoveForward(
name="Move Forward"
)
sequence.add_child(move_forward)
# 停止
stop = py_trees.behaviours.RobotStop(
name="Stop"
)
root.add_child(stop)
return root
```
上面的代码定义了一个行为树,其中 `CheckBlackboardVariable` 和 `RobotMoveForward` 是自定义的行为,用于检测前方是否有障碍物和机器人前进。`CheckBlackboardVariable` 从黑板变量中读取值,如果检测到障碍物,黑板变量将被设置为 True。`RobotMoveForward` 和 `RobotStop` 是机器人的两个行为。
接下来,我们需要将行为树实例化,并运行它。
```python
if __name__ == '__main__':
# 创建行为树
behavior_tree = create_behavior_tree()
# 创建黑板
blackboard = py_trees.blackboard.Client(name="Robot")
blackboard.obstacle_detected = False
# 运行行为树
py_trees.display.render_dot_tree(behavior_tree)
py_trees.logging.level = py_trees.logging.Level.DEBUG
py_trees.setup_logging()
behavior_tree.tick_tock(
sleep_ms=50,
number_of_iterations=py_trees.common.Duration.INFINITE
)
```
在上面的代码中,我们首先实例化了行为树,然后创建了一个黑板,并将 `obstacle_detected` 设置为 False。然后我们运行行为树,使用 `py_trees.display.render_dot_tree` 可视化行为树。
当我们运行代码时,机器人将一直前进,直到检测到障碍物,然后机器人将停下来。
Django-auditlog显示timestamp、actor、changes_display_dic
可以使用第三方库Django-auditlog来记录Django应用程序中的操作日志,并且可以同时显示timestamp、actor和changes_display_dict。
首先需要安装Django-auditlog库:
```
pip install django-auditlog
```
然后在Django项目中的settings.py文件中添加以下配置:
```python
INSTALLED_APPS = [
# ...
'auditlog',
]
MIDDLEWARE = [
# ...
'auditlog.middleware.AuditlogMiddleware',
]
AUDITLOG_USER_MODEL = 'auth.User'
```
接下来需要在models.py中定义需要记录日志的模型,例如:
```python
from auditlog.models import AuditlogHistoryField
class MyModel(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
history = AuditlogHistoryField()
```
这里我们定义了一个名为MyModel的模型,并添加了一个名为history的AuditlogHistoryField字段,用来记录模型的操作日志。
最后,在Django项目的admin.py文件中,可以使用auditlog注册需要记录操作日志的模型:
```python
from auditlog.registry import auditlog
from .models import MyModel
auditlog.register(MyModel)
```
现在,每当在Django应用程序中对MyModel进行增删改查操作时,Django-auditlog将会自动记录操作日志,并且可以在后台管理界面的历史版本页面中查看每个操作的timestamp、actor和changes_display_dict信息。