def getattr(object, name, default=None): # known special case of getattr """ getattr(object, name[, default]) -> value Get a named attribute from an object; getattr(x, 'y') is equivalent to x.y. When a default argument is given, it is returned when the attribute doesn't exist; without it, an exception is raised in that case.

时间: 2024-04-27 18:20:37 浏览: 117
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Python getattr()函数使用方法代码实例

这是 Python 内置函数 `getattr()` 的说明文档。 `getattr()` 函数用于获取对象的属性值,如果对象没有该属性,则根据传入的参数决定是抛出异常还是返回默认值。其中,`object` 参数为要获取属性值的对象,`name` 参数为要获取的属性名,`default` 参数为可选参数,表示当对象没有该属性时的默认返回值。
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[ 62.097451] type=1400 audit(1686032696.903:62): avc: denied { map } for comm="network.sh" path="/system/bin/sh" dev="dm-7" ino=720 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:shell_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.097570] type=1400 audit(1686032696.903:62): avc: denied { read } for comm="network.sh" path="/system/bin/sh" dev="dm-7" ino=720 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:shell_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.097709] type=1400 audit(1686032696.903:62): avc: denied { execute } for comm="network.sh" path="/system/bin/sh" dev="dm-7" ino=720 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:shell_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.113304] type=1400 audit(1686032696.935:63): avc: denied { getattr } for comm="network.sh" path="/system/bin/sh" dev="dm-7" ino=720 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:shell_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.143732] type=1400 audit(1686032696.971:64): avc: denied { read } for comm="network.sh" name="ifconfig" dev="dm-7" ino=561 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:init-ifconfig_exec:s0 tclass=lnk_file permissive=1 [ 62.150395] type=1400 audit(1686032696.971:64): avc: denied { getattr } for comm="network.sh" path="/system/bin/toybox" dev="dm-7" ino=766 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:toolbox_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.150484] type=1400 audit(1686032696.979:65): avc: denied { execute } for comm="network.sh" name="toybox" dev="dm-7" ino=766 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:toolbox_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.150537] type=1400 audit(1686032696.979:66): avc: denied { read open } for comm="network.sh" path="/system/bin/toybox" dev="dm-7" ino=766 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:toolbox_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.150676] type=1400 audit(1686032696.979:66): avc: denied { execute_no_trans } for comm="network.sh" path="/system/bin/toybox" dev="dm-7" ino=766 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:toolbox_exec:s0 tclass=file permissive=1 [ 62.151933] type=1400 audit(1686032696.979:66): avc: denied { map } for comm="ifconfig" path="/system/bin/toybox" dev="dm-7" ino=766 scontext=u:r:network_sh:s0 tcontext=u:object_r:toolbox_exec:s0 tclass=file permissive=1 改写avc规则

def initialize(context): # 设置回测日期区间 set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price', True) # 设置买入的股票数量上限 g.max_stock_count = 5 def handle_data(context, data): # 获取当前日期 current_date = context.current_dt.date() # 获取股票池中的股票列表 stocks = get_index_stocks('000852.XSHG') # 按照股票池中的股票进行遍历 for stock in stocks: # 判断股票是否满足买入条件 if check_buy_condition(stock, current_date, context): buy_stock(stock, context) # 判断持有的股票是否满足卖出条件 if check_sell_condition(stock, current_date, context): sell_stock(stock, context) def check_buy_condition(stock, current_date, context): # 判断股票是否连续下跌三天 prices = attribute_history(stock, 3, '1d', ['close']) if len(prices) == 3 and prices['close'][-1] < prices['close'][-2] < prices['close'][-3]: return True else: return False def buy_stock(stock, context): # 判断当前持仓的股票数量是否已达上限 if len(context.portfolio.positions) >= g.max_stock_count: return buy_date = context.current_dt.date() # 买入股票 order_value(stock, context.portfolio.cash / g.max_stock_count) def check_sell_condition(stock, current_date, context): # 获取持有股票的买入日期 buy_date = context.current_dt.date() time_diff = current_date - buy_date threshold = timedelta(days=3) # 判断是否满足卖出条件 if time_diff >= threshold or ((context.portfolio.positions[stock].last_price - context.portfolio.positions[stock].avg_cost) / context.portfolio.positions[stock].avg_cost <= -0.05): # 判断是否亏损超过5% return order_target(stock, 0) 报错 type object 'UserObject' has no attribute '__getattr__'

def init_weights(self, num_layers, pretrained=True): if pretrained: # print('=> init resnet deconv weights from normal distribution') for _, m in self.deconv_layers.named_modules(): if isinstance(m, nn.ConvTranspose2d): # print('=> init {}.weight as normal(0, 0.001)'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) nn.init.normal_(m.weight, std=0.001) if self.deconv_with_bias: nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): # print('=> init {}.weight as 1'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) nn.init.constant_(m.weight, 1) nn.init.constant_(m.bias, 0) # print('=> init final conv weights from normal distribution') for head in self.heads: final_layer = self.__getattr__(head) for i, m in enumerate(final_layer.modules()): if isinstance(m, nn.Conv2d): # nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') # print('=> init {}.weight as normal(0, 0.001)'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) if m.weight.shape[0] == self.heads[head]: if 'hm' in head: nn.init.constant_(m.bias, -2.19) else: nn.init.normal_(m.weight, std=0.001) nn.init.constant_(m.bias, 0) #pretrained_state_dict = torch.load(pretrained) url = model_urls['resnet{}'.format(num_layers)] pretrained_state_dict = model_zoo.load_url(url) print('=> loading pretrained model {}'.format(url)) self.load_state_dict(pretrained_state_dict, strict=False) else: print('=> imagenet pretrained model dose not exist') print('=> please download it first') raise ValueError('imagenet pretrained model does not exist')

(mypytorch) C:\Users\as729>yolo detect train data=C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt epochs=150 imgsz=640 batch=16 patience=150 project=C:/ultralytics/runs/visdrone name=yolov8s Ultralytics YOLOv8.0.139 Python-3.9.17 torch-2.0.1 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt, data=C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml, epochs=150, patience=150, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=C:/ultralytics/runs/visdrone, name=yolov8s, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, show=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, vid_stride=1, line_width=None, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, boxes=True, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=C:\ultralytics\runs\visdrone\yolov8s4 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 123, in __init__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\data\utils.py", line 196, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 330, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: 'C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 367, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 127, in __init__ raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'C:\Users\as729\ultralytics\ultralytics\datasets\new.yaml' error 'C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist

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