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import collections.abc as abc
import dataclasses
import logging
from typing import Any

from detectron2.utils.registry import _convert_target_to_string, locate

__all__ = ["dump_dataclass", "instantiate"]


def dump_dataclass(obj: Any):
    """
    Dump a dataclass recursively into a dict that can be later instantiated.

    Args:
        obj: a dataclass object

    Returns:
        dict
    """
    assert dataclasses.is_dataclass(obj) and not isinstance(
        obj, type
    ), "dump_dataclass() requires an instance of a dataclass."
    ret = {"_target_": _convert_target_to_string(type(obj))}
    for f in dataclasses.fields(obj):
        v = getattr(obj, f.name)
        if dataclasses.is_dataclass(v):
            v = dump_dataclass(v)
        if isinstance(v, (list, tuple)):
            v = [dump_dataclass(x) if dataclasses.is_dataclass(x) else x for x in v]
        ret[f.name] = v
    return ret


def instantiate(cfg):
    """
    递归地实例化通过 "_target_" 和参数定义的字典中的对象。

    参数:
        cfg: 一个字典或类似字典的对象，包含 "_target_"（定义要调用的对象），
             以及其他键值对作为传递给该对象的参数。

    返回:
        通过 cfg 定义的对象实例。
    """
    from omegaconf import ListConfig, DictConfig, OmegaConf
    import dataclasses
    # from hydra.utils import locate
    from collections import abc
    import logging

    from importlib import import_module

    def locate(path):
        module_path, _, class_name = path.rpartition(".")
        module = import_module(module_path)
        return getattr(module, class_name)

    # 如果配置是一个 ListConfig（由 OmegaConf 管理的特殊列表类型）
    if isinstance(cfg, ListConfig):
        # 对列表的每个元素递归调用 instantiate，返回新的 ListConfig
        lst = [instantiate(x) for x in cfg]
        return ListConfig(lst, flags={"allow_objects": True})  # 允许包含对象

    # 如果配置是普通的 Python 列表
    if isinstance(cfg, list):
        # 递归实例化列表中的每个对象
        return [instantiate(x) for x in cfg]

    # 如果配置是一个由 dataclasses 支持的 DictConfig (OmegaConf 的结构化配置)
    if isinstance(cfg, DictConfig) and dataclasses.is_dataclass(cfg._metadata.object_type):
        # 将 OmegaConf 的 DictConfig 转换为实际的 dataclass 对象
        return OmegaConf.to_object(cfg)

    # 如果配置是一个字典并且包含 "_target_" 键
    if isinstance(cfg, abc.Mapping) and "_target_" in cfg:
        # 递归实例化字典中的每个元素
        cfg = {k: instantiate(v) for k, v in cfg.items()}

        # 获取目标类或函数名并将其从字典中移除
        cls = cfg.pop("_target_")
        # 如果 _target_ 也是一个需要实例化的对象，则递归处理
        cls = instantiate(cls)

        # 如果目标是字符串（表示类或函数的路径）
        if isinstance(cls, str):
            # 使用 locate 函数根据字符串查找实际类或函数
            cls_name = cls
            cls = locate(cls_name)  # 通过名称定位类
            assert cls is not None, cls_name  # 确保找到了类或函数
        else:
            try:
                # 获取类或函数的模块名和限定名称
                cls_name = cls.__module__ + "." + cls.__qualname__
            except Exception:
                # 如果无法获取名称，则使用字符串表示类
                cls_name = str(cls)

        # 确保 cls 是可调用的对象（类或函数）
        assert callable(cls), f"_target_ {cls} does not define a callable object"

        try:
            # 实例化类或调用函数，传入配置中的其他参数
            return cls(**cfg)
        except TypeError:
            # 捕获实例化过程中可能的 TypeError 错误
            logger = logging.getLogger(__name__)
            logger.error(f"Error when instantiating {cls_name}!")
            raise  # 重新抛出错误

    # 如果 cfg 不需要实例化，则直接返回
    return cfg  # 如果 cfg 无法处理，则原样返回
