__init__.py
utils\__init__.py
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3.class TryExcept(contextlib.ContextDecorator):
5.def join_threads(verbose=False):
6.def notebook_init(verbose=True):
1.所需的库和模块
import contextlib
import platform
import threading2.def emojis(str=''):
# 这段代码定义了一个名为 emojis 的函数，其目的是返回一个在特定平台（特别是Windows）上安全的、不包含emoji的字符串版本。
# 这行定义了一个名为 emojis 的函数，它接受一个参数.
# 1.str :这个参数默认值为一个空字符串 '' 。这意味着如果你调用这个函数而不传递任何参数， str 将默认为一个空字符串。
def emojis(str=''):
# Return platform-dependent emoji-safe version of string
# 这行是函数的主体，它包含了一个条件表达式（也称为三元运算符）。
# platform.system() ：是一个函数调用，它返回当前操作系统的名称。如果这个名称是 'Windows' ，那么条件为真。
# 如果条件为真（即在Windows系统上），则执行 str.encode().decode('ascii', 'ignore') ：
# str.encode() ：将字符串编码为字节串。默认情况下，这会使用字符串的编码（在大多数情况下是UTF-8）。
# .decode('ascii', 'ignore') ：将字节串解码回字符串，但只使用ASCII编码。这意味着任何非ASCII字符（包括emoji）都会被忽略，因为它们不能被ASCII编码表示。 'ignore' 参数告诉解码器忽略这些字符，而不是抛出错误。
# 如果条件为假（即不在Windows系统上），则直接返回原始的 str 参数。
return str.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else str
# 这个函数的目的是确保在Windows系统上，任何包含emoji或其他非ASCII字符的字符串在处理时不会引发错误，方法是将这些字符忽略掉。在非Windows系统上，字符串则原样返回，因为这些系统通常对emoji有更好的支持。3.class TryExcept(contextlib.ContextDecorator):
# 这段代码定义了一个名为 TryExcept 的上下文管理器类，它继承自 contextlib.ContextDecorator 。这个上下文管理器的作用是在代码块执行过程中捕获异常，并在异常发生时打印一条包含自定义消息和异常值的消息。
class TryExcept(contextlib.ContextDecorator):
# YOLOv5 TryExcept class. Usage: @TryExcept() decorator or 'with TryExcept():' context manager
# 构造函数。 __init__ 方法接受一个可选参数。
# 1.msg ：用于在异常发生时显示自定义消息。
def __init__(self, msg=''):
self.msg = msg
# 上下文管理器方法。
# __enter__ 方法在进入上下文管理器时被调用，这里没有执行任何操作。
def __enter__(self):
pass
# __exit__ 方法在退出上下文管理器时被调用，它接收三个参数。
# 1.exc_type ：异常类型。
# 2.value ：异常值。
# 3.traceback ： traceback 对象。
def __exit__(self, exc_type, value, traceback):
# 如果 value 不为 None （即发生了异常），则打印自定义消息和异常信息。
if value:
# emojis 函数被用来格式化输出消息，这个函数用于在消息中添加表情符号。
print(emojis(f"{self.msg}{': ' if self.msg else ''}{value}"))
# 方法返回 True ，表示异常已经被处理，不需要进一步传播。
return True4.def threaded(func):
# 这段代码定义了一个名为 threaded 的装饰器，它用于将一个函数转换为多线程执行。
# 定义一个装饰器函数 threaded ，它接受一个函数 1.func 作为参数。
def threaded(func):
# Multi-threads a target function and returns thread. Usage: @threaded decorator 对目标函数进行多线程处理并返回线程。用法：@threaded 装饰器。
# 在 threaded 函数内部定义一个 wrapper 函数，这个函数将接受任意数量的位置参数 *args 和关键字参数 **kwargs ，这样它就可以接受任何参数并传递给被装饰的函数。
def wrapper(*args, **kwargs):
# threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs=None, daemon=None)
# threading.Thread() 是 Python 标准库 threading 模块中的一个函数，用于创建一个新的线程对象。
# 参数 ：
# group : 线程组对象，用于标识线程所属的组。在 Python 中，这个参数通常被设置为 None 。
# target : 线程启动后要执行的目标函数或方法。
# name : 线程的名称。如果未指定，则线程会有一个默认名称。
# args : 传递给 target 函数的位置参数元组。默认为空元组 () 。
# kwargs : 传递给 target 函数的关键字参数字典。默认为 None 。
# daemon : 布尔值，表示线程是否为守护线程。如果为 True ，则主程序退出时，线程也会自动退出。默认为 None ，在 Python 的某些版本中，这意味着线程不是守护线程，除非 target 参数为 None 。
# 返回值 ：
# 返回一个 Thread 对象。
# 功能描述 ：
# 这个函数创建并返回一个新线程对象。线程对象创建后，需要调用其 start() 方法来启动线程。线程启动后，会执行 target 参数指定的函数，并将 args 和 kwargs 传递给它。
# 使用场景 ：
# 当需要并行执行多个任务时。
# 当需要在后台执行某些操作而不阻塞主线程时。
# 注意事项 ：
# 线程的创建和销毁都有一定的开销，因此不应该频繁地创建和销毁线程。
# 线程之间共享全局解释器锁（GIL），在 Python 中，GIL 意味着同一时刻只有一个线程可以执行 Python 字节码。
# 确保线程安全，避免多个线程访问共享资源时发生竞态条件。
# Thread 对象是 Python threading 模块中用于创建和管理线程的类。以下是一些常用的属性和方法 ：
# 属性 ：
# name ： 线程的名称。如果创建时没有指定，会自动生成一个。
# ident ： 线程的唯一标识符，是一个整数值。在多线程程序中，每个线程的 ident 都是唯一的。
# daemon ： 布尔值，表示线程是否为守护线程。守护线程在主程序退出时会自动结束。
# target ： 线程启动后要执行的目标函数。
# args ： 传递给 target 函数的位置参数元组。
# kwargs ： 传递给 target 函数的关键字参数字典。
# started ： 布尔值，表示线程是否已经开始执行。
# is_alive ： 属性，与 is_alive() 方法功能相同，返回线程是否还活着。
# 方法 ：
# start() ： 启动线程。线程对象只能被启动一次。
# run() ： 一个虚拟方法，当线程启动时，会调用这个方法。默认实现会调用 target 函数，但可以被子类覆盖以自定义线程的行为。
# is_alive() ： 返回线程是否还活着（即是否已经开始且尚未结束）。
# join([timeout]) ： 等待线程终止。可选的 timeout 参数指定等待的秒数。如果 timeout 为 None ，则会无限期等待。
# getName() ： 返回线程的名称。
# setName(name) ： 设置线程的名称。
# isDaemon() ： 返回线程是否为守护线程。
# setDaemon(daemonic) ： 设置线程是否为守护线程。
# getThreadInfo() ： 返回一个包含线程信息的元组，包括线程的标识符、名称、是否为守护线程、是否已经启动等信息。
# 在 wrapper 函数内部，创建一个新的 threading.Thread 对象。这个线程的目标函数是被装饰的函数 func ，并且将 wrapper 函数接收到的参数传递给 func 。 daemon=True 参数意味着这个线程是一个守护线程，当主程序退出时，守护线程会自动结束。
thread = threading.Thread(target=func, args=args, kwargs=kwargs, daemon=True)
# 启动创建的线程。
thread.start()
# wrapper 函数返回创建的线程对象，这样调用者可以对线程进行进一步的操作，比如等待线程结束。
return thread
# 装饰器 threaded 返回 wrapper 函数，这样当 @threaded 装饰器应用到一个函数上时，实际上是用 wrapper 函数包装了原始函数。
return wrapper5.def join_threads(verbose=False):
# 这段代码定义了一个名为 join_threads 的函数，其目的是等待所有非主线程（即所有守护线程）完成。这个函数可以在程序退出时调用，以确保所有后台线程都已经妥善结束。
# 定义一个函数 join_threads ，它接受一个参数。
# 1.verbose ：布尔参数，默认值为 False ，控制是否打印关于正在加入的线程的信息。
def join_threads(verbose=False):
# Join all daemon threads, i.e. atexit.register(lambda: join_threads()) 加入所有守护线程，即 atexit.register(lambda: join_threads())。
# threading.current_thread()
# threading.current_thread() 是 Python threading 模块中的一个函数，用于获取当前执行线程的引用。
# 参数 ：无参数。
# 返回值 ：
# 返回当前执行线程的 Thread 对象。
# 功能描述 ：
# 这个函数返回一个代表当前执行线程的 Thread 对象。这允许获取关于当前线程的信息，或者在当前线程上调用方法。
# 使用场景 ：
# 获取当前线程的名称、标识符等属性。
# 在当前线程上调用方法，比如 join() 或 is_alive() 。
# 注意事项 ：
# 这个函数在任何线程中都可以调用，包括主线程。
# 获取当前的线程对象，并将其存储在变量 main_thread 中。这是主线程的引用，稍后将用它来区分主线程和其他线程。
main_thread = threading.current_thread()
# threading.enumerate()
# threading.enumerate() 是 Python threading 模块中的一个函数，它用于获取当前 Python 解释器中所有活动线程的列表。
# 参数 ：无参数。
# 返回值 ：
# 返回一个列表，其中包含了当前活动的所有 Thread 对象。
# 功能描述 ：
# 这个函数返回一个列表，列表中的每个元素都是一个 Thread 对象，代表当前 Python 进程中活动的所有线程。这个列表包括了主线程和所有通过 threading.Thread 创建的子线程。
# 使用场景 ：
# 当需要获取当前所有线程的信息时。
# 在调试或日志记录时，需要检查哪些线程正在运行。
# 在程序退出前，需要等待所有子线程完成时。
# 注意事项 ：
# 返回的列表不包括已经结束的线程。
# 这个函数返回的列表是活动的线程的快照，如果程序在获取列表后创建或结束线程，这些变化不会反映在返回的列表中。
# 使用 threading.enumerate() 函数获取当前所有活动的线程的列表，并遍历这个列表。
for t in threading.enumerate():
# 检查当前遍历到的线程 t 是否不是主线程。如果不是，那么它是一个需要被加入的线程。
if t is not main_thread:
# 如果 verbose 参数为 True ，则打印一条消息，说明正在加入线程 t 。
if verbose:
print(f'Joining thread {t.name}') # 加入线程 {t.name}。
# 调用线程 t 的 join() 方法，这将阻塞调用者，直到线程 t 完成执行。
t.join()
# 这个函数通常用于确保在程序退出之前，所有后台线程都已经完成它们的工作。这对于避免资源泄露和确保数据一致性非常重要。6.def notebook_init(verbose=True):
# 这段代码定义了一个名为 notebook_init 的函数，它用于在 Jupyter Notebook 环境中初始化和检查系统软硬件配置。
# 定义一个函数 notebook_init ，它接受一个参数。
# 1.verbose ：布尔参数，默认值为 True ，该参数控制是否打印详细的系统信息。
def notebook_init(verbose=True):
# Check system software and hardware 检查系统软件和硬件。
# 打印一条消息表示检查开始。
print('Checking setup...') # 检查设置...
# 导入 os 和 shutil 模块，这些模块分别用于操作系统功能和文件操作。
import os
import shutil
from utils.general import check_font, check_requirements, is_colab
from utils.torch_utils import select_device # imports
# 调用 check_font 函数检查字体配置。
# def check_font(font=FONT, progress=False): -> 检查指定的字体文件是否存在于本地，如果不存在，则从网络上下载该字体文件。
check_font()
# 导入 psutil 模块用于获取系统信息。
import psutil
# 导入 IPython.display 用于在 Jupyter Notebook 中显示图像和清除控制台输出。
from IPython import display # to display images and clear console output
# 如果当前环境是 Google Colab，删除 /content/sample_data 目录以清理空间。
if is_colab():
shutil.rmtree('/content/sample_data', ignore_errors=True) # remove colab /sample_data directory
# System info
# 如果 verbose 参数为 True ，则获取系统信息，包括 CPU 核心数、RAM 和磁盘使用情况，并格式化为字符串 s 。如果不是 verbose ，则 s 为空字符串。
if verbose:
gb = 1 << 30 # bytes to GiB (1024 ** 3)
ram = psutil.virtual_memory().total
total, used, free = shutil.disk_usage("/")
display.clear_output()
s = f'({os.cpu_count()} CPUs, {ram / gb:.1f} GB RAM, {(total - free) / gb:.1f}/{total / gb:.1f} GB disk)'
else:
s = ''
# 调用 select_device 函数选择设备（如 GPU）， newline=False 参数表示不打印新行。
# def select_device(device='', batch_size=0, newline=True):
# -> 根据用户提供的参数选择使用 CPU、单个 GPU 或多个 GPU，并返回一个对应的 PyTorch 设备对象。返回一个 PyTorch 设备对象，用于指定后续计算应该在哪个设备上执行。
# -> return torch.device(arg)
select_device(newline=False)
# 使用 emojis 函数（未在代码中定义，可能是一个自定义函数）打印一条包含系统信息的消息，表示设置完成。
# def emojis(str=''):
# -> 确保在Windows系统上，任何包含emoji或其他非ASCII字符的字符串在处理时不会引发错误，方法是将这些字符忽略掉。在非Windows系统上，字符串则原样返回，因为这些系统通常对emoji有更好的支持。
# -> return str.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else str
print(emojis(f'Setup complete ✅ {s}'))
# 函数返回 display 对象，这可能是为了在 Jupyter Notebook 中使用 display 的功能。
return display
# 这个函数通常用于 Jupyter Notebook 环境中，以确保所有必要的系统配置都已满足，并且提供系统信息以便用户了解当前环境。