用 Unix 管道打通 Rerunstdio 示例详解——SDK 写标准输出、Viewer 读标准输入【免费下载链接】rerunVisualize, query, and stream to train on multimodal robotics data.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/rerunexamples/python/stdio是 Rerun 仓库中一个短小精悍的示例它演示了如何使用 Rerun SDK 将日志数据写到标准输出stdout再通过管道交给 Rerun Viewer 从标准输入stdin读取并可视化。读完本文你将掌握一条可复用的记录 → 传输 → 可视化管道范式任何能产生 RRD 数据流的程序都可以像 Unix 工具一样与rerun -组合从而把可视化无缝嵌入已有的 shell 管线。示例的核心一条管道命令该示例的 README 用一句话点明了全部主题Demonstrates how to log data to standard output with the Rerun SDK, and then visualize it from standard input with the Rerun Viewer演示如何用 Rerun SDK 将数据记录到标准输出再用 Rerun Viewer 从标准输入进行可视化。配套的可运行命令只有一行echo hello from stdin! | python stdio.py | rerun -这条命令由三段构成恰好对应生产数据 → 记录数据 → 消费数据的完整链路echo hello from stdin!模拟任何向标准输入写入内容的来源python stdio.pyRerun SDK 程序读取自身 stdin 的文本再以 RRD 编码格式写到自己的 stdoutrerun -Rerun Viewer 的命令行入口其中-表示从标准输入读取数据代替常规的文件路径参数。数据以二进制 RRD 流的形式在管道中传递最终在 Viewer 中呈现为一个文本日志实体。Python 实现逐步解析示例的 Python 源码位于 examples/python/stdio/stdio.py全文仅 22 行注释清晰是理解该模式的最佳入口#!/usr/bin/env python3 Demonstrates how to use standard input/output with the Rerun SDK/Viewer. Usage: echo hello from stdin! | python main.py | rerun - from __future__ import annotations import sys import rerun as rr # pip install rerun-sdk # sanity-check since all other example scripts take arguments: assert len(sys.argv) 1, f{sys.argv[0]} does not take any arguments rr.init(rerun_example_stdio) rr.stdout() input sys.stdin.buffer.read() rr.log(stdin, rr.TextDocument(input.decode(utf-8)))逐步拆解其关键动作rr.init(rerun_example_stdio)以固定的 application id 初始化 Rerun SDK。该 id 用于标识这条记录流Viewer 中也会据此组织实体树与蓝图rr.stdout()这是本示例的灵魂调用。它把后续所有rr.log产生的数据输出到标准输出而不是默认的spawn 一个 Viewer 进程。注意 SDK 文档要求在 log 任何数据之前调用Call thisbeforeyou log any data!sys.stdin.buffer.read()以二进制模式读取标准输入的全部内容。示例刻意保持简单把整个输入当作一个整体处理rr.log(stdin, rr.TextDocument(input.decode(utf-8)))在实体路径stdin下记录一个TextDocument文本文档组件。解码后文本会在 Viewer 中以富文本形式展示。工程化入口pyproject.toml该示例还提供了可安装的脚本入口见 examples/python/stdio/pyproject.toml[project] name stdio version 0.1.0 readme README.md dependencies [rerun-sdk] [project.scripts] stdio stdio:main [build-system] requires [hatchling] build-backend hatchling.build依赖仅有rerun-sdk一项[project.scripts]定义了stdio命令等价于安装后直接以stdio命令运行stdio.py。如果不想安装直接用python stdio.py运行也可以命令中的python stdio.py与 README 中的用法完全一致。Rust 与 C 的同主题实现stdio 模式并非 Python 独有仓库中提供了三语言对照实现这有助于理解其通用性。Rust 版本examples/rust/stdio/src/main.rs 使用RecordingStreamBuilder完成同样的工作//! Usage: //! text //! echo hello from stdin! | cargo run | rerun - //! use itertools::Itertools as _; fn main() - Result(), Boxdyn std::error::Error { let rec rerun::RecordingStreamBuilder::new(rerun_example_stdio).stdout()?; let lines: VecString std::io::stdin().lines().try_collect()?; let input lines.join(\n); rec.log(stdin, rerun::TextDocument::new(input))?; Ok(()) }对应关系一目了然RecordingStreamBuilder::new(rerun_example_stdio).stdout()?等价于 Python 的rr.init(...)rr.stdout()rec.log(stdin, rerun::TextDocument::new(input))等价于 Python 的rr.log(stdin, rr.TextDocument(...))。运行命令同样是echo hello from stdin! | cargo run | rerun -。C 版本examples/cpp/stdio/main.cpp 则通过rerun::RecordingStream与to_stdout()完成接线#include iostream #include string #include rerun.hpp int main() { const auto rec rerun::RecordingStream(rerun_example_stdio); rec.to_stdout().exit_on_failure(); std::string input; std::string line; while (std::getline(std::cin, line)) { input line \n; } rec.log(stdin, rerun::TextDocument(input)); }其中to_stdout().exit_on_failure()不仅把输出切换到 stdout还会在出错时直接终止程序避免静默失败。编译运行方式见 examples/cpp/stdio/README.mdcmake . cmake --build . --target example_stdio echo hello from stdin! | ./examples/cpp/stdio/example_stdio | rerun -三个版本结构完全同构说明SDK 写 stdout、Viewer 读 stdin是 Rerun 跨语言的一致能力。SDK 底层原理stdout() 输出端是怎么工作的示例之所以能跑通关键在于 SDK 的stdout()实现做了精心的设计。以 Rust 为例源码位于 crates/top/re_sdk/src/recording_stream.rs/// Creates a new [RecordingStream] that is pre-configured to stream the data through to stdout. /// /// If there isnt any listener at the other end of the pipe, the [RecordingStream] will /// default back to buffered mode, in order not to break the users terminal. #[cfg(not(target_arch wasm32))] pub fn stdout(self) - RecordingStreamResultRecordingStream { if std::io::stdout().is_terminal() { re_log::debug!(Ignored call to stdout() because stdout is a terminal); return self.buffered(); } self.create_recording_stream(stdout, || Ok(Box::new(crate::sink::FileSink::stdout()?))) }这里有两个值得注意的实现细节终端检测与安全回退如果检测到 stdout 连接的是终端is_terminal()为真说明用户直接运行程序而没有接管道此时会自动回退到buffered模式。这是为了防止把二进制 RRD 数据直接倾倒进用户的终端把屏幕弄花。也就是说只有在管道另一端确实存在监听者例如rerun -时SDK 才会真正把数据写向 stdout。Python 侧 rerun_py/rerun_sdk/rerun/sinks.py 的stdout()也保留了同样的语义If there isnt any listener at the other end of the pipe...default back to buffered mode。底层是 FileSinkstdout()最终复用了crate::sink::FileSink即把 stdout 当作一个文件来写入 RRD 字节流与 crates/top/re_sdk/src/recording_stream.rs 中的save()写.rrd文件共用同一套文件落盘/流式写入逻辑只是目标从文件描述符换成了标准输出。Python 侧的完整签名还提供了额外的控制参数见 rerun_py/rerun_sdk/rerun/recording_stream.pydef stdout( self, default_blueprint: BlueprintLike | None None, *, write_footer: bool True, ) - None:default_blueprint可为该应用指定一个默认蓝图若应用已有活动蓝图新蓝图不会自动激活需要用户在 Viewer 中点击reset blueprintwrite_footer默认True控制是否在流末尾写出完整的 RRD footer包含每个 chunk 的 manifest。关闭 footer 会显著损害随机访问性能某些工具如 LazyStore可能无法正常工作因此除非明确知道后果一般保持默认即可。Viewer 端rerun - 如何从标准输入读取管道下游的rerun -是 CLI 层面的标准输入约定。在 Rerun CLI 的命令解析模块 crates/top/rerun/src/commands/entrypoint.rs 中-与普通文件路径、URL 一样被当作合法的输入源处理例如在参数校验测试assets_require_a_local_recording中-被列为一种 source 类型。进一步地Rerun 将从文件或 stdin 读取 RRD 流抽象成了可复用的能力read_rrd_streams_from_file_or_stdin与read_raw_rrd_streams_from_file_or_stdin在 crates/top/rerun/src/commands/mod.rs 中统一导出并被rerun rrd filter见 crates/top/rerun/src/commands/rrd/filter.rs等子命令复用。这意味着从标准输入读 RRD不只在 viewer 打开场景生效还贯穿于整个rerun rrd工具链——例如可以把一个管道中的 RRD 流直接交给rerun rrd filter做过滤再接上 Viewer。实际使用场景与注意事项基于以上原理stdio 模式适合以下场景嵌入 shell 管线把可视化当作 Unix 过滤器使用与其他命令grep、jq、awk等自由组合实现边处理边看进程间传递记录流一个长期运行的采集进程把 RRD 写到 stdout另一个进程或rerun -负责消费进程间通过管道解耦配合rerun rrd子命令对管道的 RRD 流做再加工如 filter/merge后再可视化。使用中需要特别注意stdout 上只能有 RRD 数据既然 stdout 承载了二进制记录流就不要再向 stdout 打印print()调试信息——这会污染管道、导致 Viewer 解析失败。调试日志应走 stderr 或日志系统Rerun 的日志走 stderr 不影响管道stdin 同样被占用示例程序读取了自身 stdin 的全部内容因此这个模式天然适合一次性处理的过滤器语义而非交互式程序无监听者时的回退如果直接运行 SDK 程序而不接管道数据不会丢失但会进入 buffered 模式Python 端同样如此这一点由 SDK 自动处理无需用户干预管道是瞬时的stdout 流不像 gRPC 或文件那样支持 Viewer 中途连接/回放历史数据管道生命周期由两侧进程共同决定。继续深入示例源码examples/python/stdio/stdio.py、examples/rust/stdio/src/main.rs、examples/cpp/stdio/main.cppSDK stdout 实现crates/top/re_sdk/src/recording_stream.rs、rerun_py/rerun_sdk/rerun/sinks.pyViewer/CLI 的 stdin 输入源crates/top/rerun/src/commands/entrypoint.rs、crates/top/rerun/src/commands/mod.rs【免费下载链接】rerunVisualize, query, and stream to train on multimodal robotics data.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/rerun创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
用 Unix 管道打通 Rerun：stdio 示例详解——SDK 写标准输出、Viewer 读标准输入
用 Unix 管道打通 Rerunstdio 示例详解——SDK 写标准输出、Viewer 读标准输入【免费下载链接】rerunVisualize, query, and stream to train on multimodal robotics data.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/rerunexamples/python/stdio是 Rerun 仓库中一个短小精悍的示例它演示了如何使用 Rerun SDK 将日志数据写到标准输出stdout再通过管道交给 Rerun Viewer 从标准输入stdin读取并可视化。读完本文你将掌握一条可复用的记录 → 传输 → 可视化管道范式任何能产生 RRD 数据流的程序都可以像 Unix 工具一样与rerun -组合从而把可视化无缝嵌入已有的 shell 管线。示例的核心一条管道命令该示例的 README 用一句话点明了全部主题Demonstrates how to log data to standard output with the Rerun SDK, and then visualize it from standard input with the Rerun Viewer演示如何用 Rerun SDK 将数据记录到标准输出再用 Rerun Viewer 从标准输入进行可视化。配套的可运行命令只有一行echo hello from stdin! | python stdio.py | rerun -这条命令由三段构成恰好对应生产数据 → 记录数据 → 消费数据的完整链路echo hello from stdin!模拟任何向标准输入写入内容的来源python stdio.pyRerun SDK 程序读取自身 stdin 的文本再以 RRD 编码格式写到自己的 stdoutrerun -Rerun Viewer 的命令行入口其中-表示从标准输入读取数据代替常规的文件路径参数。数据以二进制 RRD 流的形式在管道中传递最终在 Viewer 中呈现为一个文本日志实体。Python 实现逐步解析示例的 Python 源码位于 examples/python/stdio/stdio.py全文仅 22 行注释清晰是理解该模式的最佳入口#!/usr/bin/env python3 Demonstrates how to use standard input/output with the Rerun SDK/Viewer. Usage: echo hello from stdin! | python main.py | rerun - from __future__ import annotations import sys import rerun as rr # pip install rerun-sdk # sanity-check since all other example scripts take arguments: assert len(sys.argv) 1, f{sys.argv[0]} does not take any arguments rr.init(rerun_example_stdio) rr.stdout() input sys.stdin.buffer.read() rr.log(stdin, rr.TextDocument(input.decode(utf-8)))逐步拆解其关键动作rr.init(rerun_example_stdio)以固定的 application id 初始化 Rerun SDK。该 id 用于标识这条记录流Viewer 中也会据此组织实体树与蓝图rr.stdout()这是本示例的灵魂调用。它把后续所有rr.log产生的数据输出到标准输出而不是默认的spawn 一个 Viewer 进程。注意 SDK 文档要求在 log 任何数据之前调用Call thisbeforeyou log any data!sys.stdin.buffer.read()以二进制模式读取标准输入的全部内容。示例刻意保持简单把整个输入当作一个整体处理rr.log(stdin, rr.TextDocument(input.decode(utf-8)))在实体路径stdin下记录一个TextDocument文本文档组件。解码后文本会在 Viewer 中以富文本形式展示。工程化入口pyproject.toml该示例还提供了可安装的脚本入口见 examples/python/stdio/pyproject.toml[project] name stdio version 0.1.0 readme README.md dependencies [rerun-sdk] [project.scripts] stdio stdio:main [build-system] requires [hatchling] build-backend hatchling.build依赖仅有rerun-sdk一项[project.scripts]定义了stdio命令等价于安装后直接以stdio命令运行stdio.py。如果不想安装直接用python stdio.py运行也可以命令中的python stdio.py与 README 中的用法完全一致。Rust 与 C 的同主题实现stdio 模式并非 Python 独有仓库中提供了三语言对照实现这有助于理解其通用性。Rust 版本examples/rust/stdio/src/main.rs 使用RecordingStreamBuilder完成同样的工作//! Usage: //! text //! echo hello from stdin! | cargo run | rerun - //! use itertools::Itertools as _; fn main() - Result(), Boxdyn std::error::Error { let rec rerun::RecordingStreamBuilder::new(rerun_example_stdio).stdout()?; let lines: VecString std::io::stdin().lines().try_collect()?; let input lines.join(\n); rec.log(stdin, rerun::TextDocument::new(input))?; Ok(()) }对应关系一目了然RecordingStreamBuilder::new(rerun_example_stdio).stdout()?等价于 Python 的rr.init(...)rr.stdout()rec.log(stdin, rerun::TextDocument::new(input))等价于 Python 的rr.log(stdin, rr.TextDocument(...))。运行命令同样是echo hello from stdin! | cargo run | rerun -。C 版本examples/cpp/stdio/main.cpp 则通过rerun::RecordingStream与to_stdout()完成接线#include iostream #include string #include rerun.hpp int main() { const auto rec rerun::RecordingStream(rerun_example_stdio); rec.to_stdout().exit_on_failure(); std::string input; std::string line; while (std::getline(std::cin, line)) { input line \n; } rec.log(stdin, rerun::TextDocument(input)); }其中to_stdout().exit_on_failure()不仅把输出切换到 stdout还会在出错时直接终止程序避免静默失败。编译运行方式见 examples/cpp/stdio/README.mdcmake . cmake --build . --target example_stdio echo hello from stdin! | ./examples/cpp/stdio/example_stdio | rerun -三个版本结构完全同构说明SDK 写 stdout、Viewer 读 stdin是 Rerun 跨语言的一致能力。SDK 底层原理stdout() 输出端是怎么工作的示例之所以能跑通关键在于 SDK 的stdout()实现做了精心的设计。以 Rust 为例源码位于 crates/top/re_sdk/src/recording_stream.rs/// Creates a new [RecordingStream] that is pre-configured to stream the data through to stdout. /// /// If there isnt any listener at the other end of the pipe, the [RecordingStream] will /// default back to buffered mode, in order not to break the users terminal. #[cfg(not(target_arch wasm32))] pub fn stdout(self) - RecordingStreamResultRecordingStream { if std::io::stdout().is_terminal() { re_log::debug!(Ignored call to stdout() because stdout is a terminal); return self.buffered(); } self.create_recording_stream(stdout, || Ok(Box::new(crate::sink::FileSink::stdout()?))) }这里有两个值得注意的实现细节终端检测与安全回退如果检测到 stdout 连接的是终端is_terminal()为真说明用户直接运行程序而没有接管道此时会自动回退到buffered模式。这是为了防止把二进制 RRD 数据直接倾倒进用户的终端把屏幕弄花。也就是说只有在管道另一端确实存在监听者例如rerun -时SDK 才会真正把数据写向 stdout。Python 侧 rerun_py/rerun_sdk/rerun/sinks.py 的stdout()也保留了同样的语义If there isnt any listener at the other end of the pipe...default back to buffered mode。底层是 FileSinkstdout()最终复用了crate::sink::FileSink即把 stdout 当作一个文件来写入 RRD 字节流与 crates/top/re_sdk/src/recording_stream.rs 中的save()写.rrd文件共用同一套文件落盘/流式写入逻辑只是目标从文件描述符换成了标准输出。Python 侧的完整签名还提供了额外的控制参数见 rerun_py/rerun_sdk/rerun/recording_stream.pydef stdout( self, default_blueprint: BlueprintLike | None None, *, write_footer: bool True, ) - None:default_blueprint可为该应用指定一个默认蓝图若应用已有活动蓝图新蓝图不会自动激活需要用户在 Viewer 中点击reset blueprintwrite_footer默认True控制是否在流末尾写出完整的 RRD footer包含每个 chunk 的 manifest。关闭 footer 会显著损害随机访问性能某些工具如 LazyStore可能无法正常工作因此除非明确知道后果一般保持默认即可。Viewer 端rerun - 如何从标准输入读取管道下游的rerun -是 CLI 层面的标准输入约定。在 Rerun CLI 的命令解析模块 crates/top/rerun/src/commands/entrypoint.rs 中-与普通文件路径、URL 一样被当作合法的输入源处理例如在参数校验测试assets_require_a_local_recording中-被列为一种 source 类型。进一步地Rerun 将从文件或 stdin 读取 RRD 流抽象成了可复用的能力read_rrd_streams_from_file_or_stdin与read_raw_rrd_streams_from_file_or_stdin在 crates/top/rerun/src/commands/mod.rs 中统一导出并被rerun rrd filter见 crates/top/rerun/src/commands/rrd/filter.rs等子命令复用。这意味着从标准输入读 RRD不只在 viewer 打开场景生效还贯穿于整个rerun rrd工具链——例如可以把一个管道中的 RRD 流直接交给rerun rrd filter做过滤再接上 Viewer。实际使用场景与注意事项基于以上原理stdio 模式适合以下场景嵌入 shell 管线把可视化当作 Unix 过滤器使用与其他命令grep、jq、awk等自由组合实现边处理边看进程间传递记录流一个长期运行的采集进程把 RRD 写到 stdout另一个进程或rerun -负责消费进程间通过管道解耦配合rerun rrd子命令对管道的 RRD 流做再加工如 filter/merge后再可视化。使用中需要特别注意stdout 上只能有 RRD 数据既然 stdout 承载了二进制记录流就不要再向 stdout 打印print()调试信息——这会污染管道、导致 Viewer 解析失败。调试日志应走 stderr 或日志系统Rerun 的日志走 stderr 不影响管道stdin 同样被占用示例程序读取了自身 stdin 的全部内容因此这个模式天然适合一次性处理的过滤器语义而非交互式程序无监听者时的回退如果直接运行 SDK 程序而不接管道数据不会丢失但会进入 buffered 模式Python 端同样如此这一点由 SDK 自动处理无需用户干预管道是瞬时的stdout 流不像 gRPC 或文件那样支持 Viewer 中途连接/回放历史数据管道生命周期由两侧进程共同决定。继续深入示例源码examples/python/stdio/stdio.py、examples/rust/stdio/src/main.rs、examples/cpp/stdio/main.cppSDK stdout 实现crates/top/re_sdk/src/recording_stream.rs、rerun_py/rerun_sdk/rerun/sinks.pyViewer/CLI 的 stdin 输入源crates/top/rerun/src/commands/entrypoint.rs、crates/top/rerun/src/commands/mod.rs【免费下载链接】rerunVisualize, query, and stream to train on multimodal robotics data.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/rerun创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
