Python日志库logging总结

博客链接指向相关内容,涉及Python的logging。Python是常用的后端开发语言,logging在程序开发中可用于记录信息,便于调试和监控程序运行状态。
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
### Python标准库`logging`的用法 #### 基本配置与初始化 为了开始使用`logging`模块,通常会先进行基础配置。这可以通过调用`basicConfig()`函数完成,该函数允许指定日志级别、格式以及输出目标等参数[^5]。 ```python import logging logging.basicConfig( format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', level=logging.DEBUG, filename='app.log', # 日志保存至文件 filemode='w' # 覆盖写入方式 ) ``` 上述代码设置了全局的日志记录行为,包括采用特定的时间戳格式化字符串作为前缀,并指定了最低的日志等级为DEBUG,意味着所有类型的日志都将被处理并存储到名为`app.log`的文件中,每次运行程序时都会清空旧的日志重新开始记录。 #### 创建自定义Logger对象 除了依赖于默认创建的根logger外,还可以通过`getLogger(name)`获取一个具有唯一名称的空间下的logger实例,以便更精细地控制不同组件产生的日志信息[^1]。 ```python logger = logging.getLogger('my_module') logger.setLevel(logging.INFO) # 添加handler和formatter以进一步定制log输出形式 console_handler = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('%(name)-12s: %(levelname)-8s %(message)s') console_handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(console_handler) ``` 这里展示了如何构建一个新的logger实例,并为其附加了一个流处理器(stream handler),使得日志不仅能够打印到终端上,而且可以根据需求调整显示样式。 #### 发布不同类型的消息 一旦完成了必要的准备工作之后,就可以利用logger发出各种级别的通知了——从最轻微的信息提示直到严重的错误报告[^2]。 ```python try: result = divide_by_zero() # 可能引发异常的操作 except ZeroDivisionError as e: logger.error(f'Division by zero occurred: {e}') else: logger.info('Operation completed successfully.') finally: logger.debug('Cleaning up resources...') ``` 这段示例演示了当遇到除零错误时发送一条带有上下文描述性的ERROR级消息;而在正常情况下则仅需简单告知操作已完成即可;无论成功与否,在结束阶段总是执行清理工作的DEBUG级说明。 #### 配置文件支持 对于较为复杂的项目而言,直接在源码里硬编码所有的设定显然不够灵活高效。因此推荐借助外部配置文件来简化维护工作量。例如,可以编写`.ini`或者`.conf`样式的纯文本档来集中管理各个handlers及其属性。 ```python import logging.config logging.config.fileConfig('logging.conf') # 使用已命名的logger而不是root specific_logger = logging.getLogger('special.module.name') specific_logger.debug('Debugging information from special module.') ``` 这种方法的好处在于无需修改任何Python脚本就能轻松更改整个系统的日志策略,非常适合大型团队协作开发环境。
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