Traceback (most recent call last): File "C:\Users\14571\Desktop\111.py", line 16, in <module> writer.writerow([title,each_chats['value']],encoding='utf-8') TypeError: writer.writerow() takes no keyword arguments

时间: 2023-06-08 11:05:15 浏览: 76
这个错误是因为 writer.writerow() 不支持 encoding 关键字参数。正确的写法应该是: writer.writerow([title, each_chats['value'].encode('utf-8')])
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Traceback (most recent call last): File "C:/Users/WangLinYong/Desktop/code/MLPB/summarization_main.py", line 818, in <module> writer = csv.writer(f3, delimiter='</gap>', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL) TypeError: "delimiter" must be a 1-character string

感谢你提供的错误信息。根据错误提示,`delimiter` 参数必须是一个长度为 1 的字符串。这意味着你不能直接使用 `</gap>` 作为分隔符,因为它不是一个单字符的字符串。 如果你希望使用 `</gap>` 作为分隔符,你可以考虑使用其他字符来替代它,或者将其拆分为多个字符来作为分隔符。 以下是一个示例代码,演示了如何将 `</gap>` 拆分为三个字符作为分隔符: ```python import csv data = [ ("document1_string1", "document1_string2"), ("document2_string1", "document2_string2"), # ... 其他 8 个元组 ] filename = "data.csv" # 写入 CSV 文件 with open(filename, mode='w', newline='') as file: writer = csv.writer(file, delimiter=';', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL) # 写入表头 writer.writerow(["index", "document", "summary"]) # 写入数据 for i, (string1, string2) in enumerate(data, start=1): writer.writerow([i, string1, string2]) print(f"Data written to {filename} successfully.") ``` 在上面的示例中,我们将分隔符从 `</gap>` 更改为 `;`。你可以根据需要调整分隔符的选择。 希望这个解决方案能够帮助到你!如果你还有其他问题,请随时提问。

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/WangLinYong/Desktop/code/MLPB/summarization_main.py", line 823, in <module> writer.writerow([i, string1, string2]) UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\xa3' in position 76: illegal multibyte sequence

这个错误通常发生在尝试将非 ASCII 字符写入使用 'gbk' 编码的文件时。为了解决这个问题,你可以将文件的编码格式更改为支持包含非 ASCII 字符的编码,例如 'utf-8'。 你可以按照以下步骤修改代码: 1. 在打开文件时,将 `encoding` 参数设置为 'utf-8',以确保文件以 UTF-8 编码进行写入。 2. 在写入 CSV 文件时,将字符串转换为 UTF-8 编码。 以下是修改后的示例代码: ```python import csv data = [ ("document1_string1", "document1_string2"), ("document2_string1", "document2_string2"), # ... 其他 8 个元组 ] filename = "data.csv" # 写入 CSV 文件 with open(filename, mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file, delimiter='</gap>', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL) # 写入表头 writer.writerow(["index", "document", "summary"]) # 写入数据 for i, (string1, string2) in enumerate(data, start=1): writer.writerow([i, string1.encode('utf-8'), string2.encode('utf-8')]) print(f"Data written to {filename} successfully.") ``` 在上面的示例中,我们在打开文件时添加了 `encoding='utf-8'` 参数,以确保文件以 UTF-8 编码进行写入。 在写入 CSV 文件时,我们使用 `string.encode('utf-8')` 将字符串转换为 UTF-8 编码。 请注意,这里的字符串必须是 Unicode 字符串才能进行编码转换。如果字符串已经是字节串或者已经包含正确的编码,你可以直接写入而无需进行编码转换。 希望这个解决方案能够帮助到你!如果你还有其他问题,请随时提问。

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D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py", line 18, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\__init__.py", line 13, in <module> from .writer import FileWriter, SummaryWriter # noqa: F401 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\writer.py", line 9, in <module> from tensorboard.compat.proto.event_pb2 import SessionLog File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\event_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import summary_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_summary__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\summary_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import resource_handle_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_resource__handle__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\resource_handle_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_shape_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__shape__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_shape_pb2.py", line 36, in <module> _descriptor.FieldDescriptor( File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 561, in __new__ _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

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