log.error(sys.argv)

在使用Python的logging模块时，通常我们可以使用log.error()方法打印错误信息。而sys.argv是一个Python内置的模块，用于获取命令行参数。通常情况下，使用log.error(sys.argv)是为了在记录错误信息时，同时输出命令行参数，以便更好地定位和排查问题。

请注意，这只是对于常见的用法的解释，具体的上下文和代码逻辑可能会有所不同。如果您有更多的上下文信息或者具体的问题，请提供更多细节。

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# %load brain_tumor_3d.py import argparse import sys import os from MainWindow import * def redirect_vtk_messages(): """ Redirect VTK related error messages to a file.""" import tempfile tempfile.template = 'vtk-err' f = tempfile.mktemp('.log') log = vtk.vtkFileOutputWindow() log.SetFlush(1) log.SetFileName(f) log.SetInstance(log) def verify_type(file): ext = os.path.basename(file).split(os.extsep, 1) if ext[1] != 'nii.gz': parser.error("File doesn't end with 'nii.gz'. Found: {}".format(ext[1])) return file if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description='Reads Nii.gz Files and renders them in 3D.') parser.add_argument('-i', type=lambda fn: verify_type(fn), help='an mri scan (nii.gz)') parser.add_argument('-m', type=lambda fn: verify_type(fn), help='the segmentation mask (nii.gz)') args = parser.parse_known_args() redirect_vtk_messages() app = QtWidgets.QApplication(sys.argv) # with open("D:\VTK算法1\3d-nii-visualizer-master\visualizer\captk.qss") as css: #read_css = css.read() #app.setStyleSheet(read_css) app.BRAIN_FILE = args.i app.MASK_FILE = args.m window = MainWindow(app) sys.exit(app.exec_())

这段代码是一个用于读取和渲染3D Nii.gz文件的应用程序。它使用了argparse模块来解析命令行参数，并使用MainWindow类来创建一个GUI窗口。

在代码中，`-i`和`-m`是两个命令行参数，用于指定MRI扫描文件和分割掩模文件的路径。`verify_type`函数用于验证文件的扩展名是否为'nii.gz'，并返回文件路径。这样可以确保输入的文件是符合要求的。

`redirect_vtk_messages`函数用于将VTK相关的错误消息重定向到一个文件中，以便后续检查和分析。

接下来，创建一个Qt应用程序`app`，并将命令行参数中的文件路径分配给`app.BRAIN_FILE`和`app.MASK_FILE`。然后，创建一个MainWindow对象`window`，并运行应用程序。

你可以使用命令行来运行这个脚本，并通过`-i`和`-m`参数来指定需要处理的MRI扫描文件和分割掩模文件。

from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: network_wordcount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="LoanAmountStreaming") ssc = StreamingContext(sc, 1) # 创建输入DStream lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) # 创建输入DStream # 解析每个JSON对象 提取数据 data = lines.map(json.loads) customer_amounts = data.map(lambda obj: (obj["name"], obj["amount"])) # 求和 customer_totals = customer_amounts.reduceByKey(lambda a,b: a + b) # 打印 customer_totals.pprint() # 启动StreamingContext ssc.start() ssc.awaitTermination() 2023-06-09 09:19:17 WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). Traceback (most recent call last): File "ex3.py", line 24, in <module> data = lines.map(json.loads) NameError: name 'json' is not defined

这段代码是一个使用 Spark Streaming 实现的网络单词计数程序，与之前的程序唯一不同的是在解析每个 JSON 对象时需要使用 json 库中的 loads() 方法对字符串进行解析，但是在代码中没有正确导入 json 库，所以会抛出 "NameError: name 'json' is not defined" 错误。要解决这个问题，应该在开头导入 json 库，可以在第一行添加 "import json" 即可。