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# Documentation
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- Class name: ImpactLogger
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- Category: ImpactPack/Debug
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- Output node: True
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- Repo Ref: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack.git
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ImpactLogger节点旨在提供日志记录功能，用于捕获和输出正在处理的数据信息。它特别适用于调试目的，允许开发人员在工作流程的不同阶段检查数据的形状和内容。
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# Input types
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## Required
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- data
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- ‘data’参数对于日志记录过程至关重要，因为它代表了ImpactLogger节点设计用来记录的核心数据。正是通过这个参数，节点捕获并打印数据的形状和内容以供调试。
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- Comfy dtype: any_typ
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- Python dtype: Any
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## Optional
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- prompt
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- ‘prompt’参数作为一个可选的描述符，可以用来为正在记录的数据提供额外的上下文或特定的标识符。当跟踪多个数据点或日志输出用于进一步分析时，这可能特别有用。
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- Comfy dtype: str
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- Python dtype: str
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- extra_pnginfo
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- ‘extra_pnginfo’参数允许包含对日志记录过程可能相关的额外信息。这可能包括元数据或任何其他与正在记录的核心‘data’不直接相关但对调试过程仍具有重要意义的辅助细节。
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- Comfy dtype: str
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- Python dtype: str
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# Output types
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- output
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- ImpactLogger节点的‘output’是一个空字典，表明节点的主要功能是记录信息，而不是产生将传递给后续节点的重要输出。
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- Comfy dtype: Dict[str, Any]
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- Python dtype: Dict[str, Any]
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class ImpactLogger:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'data': (any_typ, '')}, 'hidden': {'prompt': 'PROMPT', 'extra_pnginfo': 'EXTRA_PNGINFO'}}
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CATEGORY = 'ImpactPack/Debug'
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OUTPUT_NODE = True
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RETURN_TYPES = ()
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FUNCTION = 'doit'
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def doit(self, data, prompt, extra_pnginfo):
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shape = ''
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if hasattr(data, 'shape'):
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shape = f'{data.shape} / '
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print(f'[IMPACT LOGGER]: {shape}{data}')
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print(f' PROMPT: {prompt}')
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return {}
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