Python 如何在numba.jit函数中使用格式化字符串？

各位程序员好

我想进入numba来加速我的python程序，所以我试图让我的代码使用

jit

函数。不幸的是，

print（）

函数似乎无法处理内部的格式化字符串。函数的这一部分抛出错误（最后一行代码显示

print（）

函数）：

@jit（）
def计算总节点函数实际数据，增强拓扑（自）：
最小谐波=len（自身机器列表[0]。谐波列表VH\U v）
列出最长测量的测量值=[]
对于计数器，枚举中的机器（自列机器）：
列出最长的测量值。附加（len（machine.harmonic\u list\u VH\u v[0][self.next\u state[counter][0]））#检查只需检查一个谐波，我们取第一个[0]
最长测量值=np.max（列出最长测量值）
THD_相位=[]
THD_相位_与_拓扑=[]
谐波状态所有相位=[]
对于相位范围（0,3）：
所有时间步的总时间=[]
所有时间步的总时间，拓扑=[]
谐波状态相位=[]
对于范围内的时间（0，最长测量）：
time1=time.perf_计数器（）
如果self.consive_topology==True：
#时代力量（p_m1，…，p_m5）
#口琴2…40 für den zeitpunkt时间[h_m1_2-40，…，h_m5_2-40]
p_soll=np.zero（shape=len（机器的自列表）+1）
i\u harm\u amp=np.zero（形状=（len（self.list\u的机器）+1，self.list\u的机器[0]。最小的\u谐波-1））
i_harm_angle=np.zero（形状=（len（self.list_of_machines）+1，self.list_of_machines[0]。最小_谐波-1））
#填写矩阵
对于计数器，枚举中的机器（自列机器）：
如果len（机器谐波列表VH v[0][self.next\u state[counter][0]]）kW
i_harm_amp[machine.position_in_grid，：]=[machine.harmonic_list_chu v[x][self.next_state[counter][0]][-1][phase]*范围内x的数学sqrt（2）（0，machine.minimable_harmonmonic-1）]
i_harm_角度[machine.position_in_grid，：]=[machine.harmonic_list_CH_p[x][self.next_state[counter][0][-1][phase]用于范围内的x（0，machine.minimable_harmonmonic-1）]
其他：
p_soll[machine.position_in_grid]=machine.power[self.next_state[counter][0]*10**-3#功率已采样，不使用标准功率，功率单位为W->kW
i_harm_amp[machine.position_in_grid，：]=[machine.harmonic_list_CH_v[x][self.next_state[counter][0]][time_u][phase]*math.sqrt（2）表示范围内的x（0，machine.miniminable_harmonmonic-1）]\#*sqrt（2），用于将均方根值转换为振幅
i_harm_角度[machine.position_in_grid，：]=[machine.harmonic_list_CH_p[x][self.next_state[counter][0]][time_u][phase]用于范围内的x（0，machine.minimable_harmonmonic-1）]
THD\u假\u松弛\u节点=自身电网拓扑谐波负荷流量计算（p\u soll，i\u harm\u amp，i\u harm\u angle）
带有topo.append（THD\u fake\u slack\u节点）的\u all\u timesteps\u的总计\u THD\u
打印（f'{5}'）

输出：

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/Artur/Desktop/RL_framework/train.py", line 87, in <module>
    main()
  File "C:/Users/Artur/Desktop/RL_framework/train.py", line 77, in main
    duration = cf.training(episodes, env, agent, filename, topology=topology, enhanced_processing=enhanced_processing, CPUs_used=CPUs_used)
  File "C:\Users\Artur\Desktop\RL_framework\help_functions\custom_functions.py", line 163, in training
    save_interval = enhanced_training(episodes=range(episodes), env=env, agent=agent, log_data_qvalues=log_data_qvalues, log_data=log_data, filename=filename, CPUs_used=CPUs_used)
  File "C:\Users\Artur\Desktop\RL_framework\help_functions\custom_functions.py", line 111, in enhanced_training
    next_state, reward = env.step_enhanced(action, state)
  File "C:\Users\Artur\Desktop\RL_framework\help_functions\environment_machines.py", line 152, in step_enhanced
    self.calculate_total_node_THD_func_real_data_with_topo_enhanced()                                                # THD_plant calculation with considering grid topo
  File "C:\Users\Artur\Anaconda\lib\site-packages\numba\core\dispatcher.py", line 404, in _compile_for_args
    error_rewrite(e, 'unsupported_error')
  File "C:\Users\Artur\Anaconda\lib\site-packages\numba\core\dispatcher.py", line 344, in error_rewrite
    reraise(type(e), e, None)
  File "C:\Users\Artur\Anaconda\lib\site-packages\numba\core\utils.py", line 80, in reraise
    raise value.with_traceback(tb)
numba.core.errors.UnsupportedError: Failed in object mode pipeline (step: analyzing bytecode)
Use of unsupported opcode (FORMAT_VALUE) found

File "help_functions\environment_machines.py", line 572:
    def calculate_total_node_THD_func_real_data_with_topo_enhanced(self):
        <source elided>

                    print(f'{5}')
                    ^


Process finished with exit code 1

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:/Users/Artur/Desktop/RL_framework/train.py”，第87行，在
main（）
文件“C:/Users/Artur/Desktop/RL_framework/train.py”，第77行，主目录
持续时间=cf.training（剧集、环境、代理、文件名、拓扑=拓扑、增强的处理=增强的处理、使用的CPU=使用的CPU）
文件“C:\Users\Artur\Desktop\RL\u framework\help\u functions\custom\u functions.py”，第163行，在培训中
保存\u间隔=增强的\u培训（剧集=范围（剧集），环境=环境，代理=代理，日志\u数据\u qvalues=日志\u数据\u qvalues，日志\u数据=日志\u数据，文件名=文件名，使用的CPU=使用的CPU）
文件“C:\Users\Artur\Desktop\RL\u framework\help\u functions\custom\u functions.py”，第111行，在增强型\u培训中
下一个状态，奖励=环境步骤增强（操作，状态）
文件“C:\Users\Artur\Desktop\RL\u framework\help\u functions\environment\u machines.py”，第152行，步骤\u
self.compute_total_node_THD_func_real_data_with_topo_enhanced（）#THD_plant calculation with the grid topo
文件“C:\Users\Artur\Anaconda\lib\site packages\numba\core\dispatcher.py”，第404行，位于\u compile\u for \u args
错误\u重写（例如，“不支持的\u错误”）
文件“C:\Users\Artur\Anaconda\lib\site packages\numba\core\dispatcher.py”，第344行，错误\u重写
重放（类型（e），e，无）
文件“C:\Users\Artur\Anaconda\lib\site packages\numba\core\utils.py”，第80行，重新登录
通过_回溯（tb）提升值
numba.core.errors.UnsupportedError:在对象模式管道中失败（步骤：分析字节码）
发现使用了不支持的操作码（格式\值）
文件“help\u functions\environment\u machines.py”，第572行：
def计算总节点函数实际数据，增强拓扑（自）：
打印（f'{5}'）
^
进程已完成，退出代码为1

当我使用普通字符串->

print（5）

时，它可以工作，但不能用于格式化字符串。有没有一种方法可以使用字符串格式

---

提前谢谢。

似乎f字符串不起作用，但格式化字符串起作用：

---

print（{val}.format（val））

这似乎只适用于对象模式，而不适用于nopython模式

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/Artur/Desktop/RL_framework/train.py", line 87, in <module>
    main()
  File "C:/Users/Artur/Desktop/RL_framework/train.py", line 77, in main
    duration = cf.training(episodes, env, agent, filename, topology=topology, enhanced_processing=enhanced_processing, CPUs_used=CPUs_used)
  File "C:\Users\Artur\Desktop\RL_framework\help_functions\custom_functions.py", line 163, in training
    save_interval = enhanced_training(episodes=range(episodes), env=env, agent=agent, log_data_qvalues=log_data_qvalues, log_data=log_data, filename=filename, CPUs_used=CPUs_used)
  File "C:\Users\Artur\Desktop\RL_framework\help_functions\custom_functions.py", line 111, in enhanced_training
    next_state, reward = env.step_enhanced(action, state)
  File "C:\Users\Artur\Desktop\RL_framework\help_functions\environment_machines.py", line 152, in step_enhanced
    self.calculate_total_node_THD_func_real_data_with_topo_enhanced()                                                # THD_plant calculation with considering grid topo
  File "C:\Users\Artur\Anaconda\lib\site-packages\numba\core\dispatcher.py", line 404, in _compile_for_args
    error_rewrite(e, 'unsupported_error')
  File "C:\Users\Artur\Anaconda\lib\site-packages\numba\core\dispatcher.py", line 344, in error_rewrite
    reraise(type(e), e, None)
  File "C:\Users\Artur\Anaconda\lib\site-packages\numba\core\utils.py", line 80, in reraise
    raise value.with_traceback(tb)
numba.core.errors.UnsupportedError: Failed in object mode pipeline (step: analyzing bytecode)
Use of unsupported opcode (FORMAT_VALUE) found

File "help_functions\environment_machines.py", line 572:
    def calculate_total_node_THD_func_real_data_with_topo_enhanced(self):
        <source elided>

                    print(f'{5}')
                    ^


Process finished with exit code 1