v0.2.0.5(2024/07/31)

此版本改动较大，公共部分做了规整，放置到新建文件夹 commons 当中，并所有自定义模块引入 logging 模块，记录重要信息
1. [t_change_ui: clibs.py]
   - 调整代码组织结构，新增模块，将公共函数以及类合并入此
   - 将一些常量放入该模块
   - 引入logging/concurrent_log_handler模块，并作初始化操作，供其他模块使用，按50M切割，最多保留10份
   - prj_to_xcore函数设置工程名部分重写，修复了多个prj工程可能不能执行的问题
2. [t_change_ui: openapi.py]
   - 完全重写了 get_from_id 函数，使更精准
   - 在 msg_storage 函数中，增加 logger，保留所有响应消息
   - 删除 heartbeat 函数中的日志保存功能部分
   - 心跳再次修改为 2s...
3. [t_change_ui: aio.py]
   - 增加了日志初始化部分
   - detect_network 函数中修改重新实例化HR间隔为 4s，对应心跳
4. [t_change_ui: do_brake.py]
   - 使用一直打开曲线的方法规避解决了 OOM 的问题，同时修改数据处理方式，只取最后 12s
5. [t_change_ui: do_current.py]
   - 保持电流，只取最后 15s
6. [t_change_ui: all the part]: 引入 commons 包，并定制了 logging 输出，后续持续优化

aio/code/data_process/wavelogger.py

@@ -1,31 +1,11 @@
-import os
-import random
-
 from pandas import read_csv
 from csv import reader
 from sys import argv
-from os.path import exists
-from os import scandir, remove
 from openpyxl import Workbook
-from random import randint
+from logging import getLogger
+from commons import clibs
 
-def traversal_files(path, w2t):
-    # 功能：以列表的形式分别返回指定路径下的文件和文件夹，不包含子目录
-    # 参数：路径
-    # 返回值：路径下的文件夹列表 路径下的文件列表
-    if not exists(path):
-        msg = f'数据文件夹{path}不存在，请确认后重试......'
-        w2t(msg, 0, 1, 'red')
-    else:
-        dirs = []
-        files = []
-        for item in scandir(path):
-            if item.is_dir():
-                dirs.append(item.path)
-            elif item.is_file():
-                files.append(item.path)
-
-        return dirs, files
+logger = getLogger(__file__)
 
 
 def find_point(bof, step, pos, data_file, flag, df, row, w2t):
@@ -95,7 +75,7 @@ def get_cycle_info(data_file, df, row, step, w2t):
 
 
 def initialization(path, w2t):
-    _, data_files = traversal_files(path, w2t)
+    _, data_files = clibs.traversal_files(path, w2t)
 
     for data_file in data_files:
         if not data_file.lower().endswith('.csv'):
@@ -126,7 +106,7 @@ def single_file_proc(ws, data_file, df, low, high, cycle, w2t):
     _step = 5
     _data = {}
     row_max = df.index[-1]-100
-    print(data_file)
+    # print(data_file)
     while _row < row_max:
         if count not in _data.keys():
             _data[count] = []
@@ -149,7 +129,7 @@ def single_file_proc(ws, data_file, df, low, high, cycle, w2t):
         ws.cell(row=1, column=i).value = f"第{i-1}次测试"
         ws.cell(row=i, column=1).value = f"第{i-1}次精度变化"
 
-    print(_data)
+    # print(_data)
     for i in sorted(_data.keys()):
         _row = 2
         _column = i + 1
@@ -162,9 +142,9 @@ def execution(data_files, w2t):
     wb = Workbook()
     for data_file in data_files:
         ws, df, low, high, cycle = preparation(data_file, wb, w2t)
-        print(f"low = {low}")
-        print(f"high = {high}")
-        print(f"cycle = {cycle}")
+        # print(f"low = {low}")
+        # print(f"high = {high}")
+        # print(f"cycle = {cycle}")
         single_file_proc(ws, data_file, df, low, high, cycle, w2t)
 
     wd = data_files[0].split('\\')