AttributeError: module 'lmdb' has no attribute 'open'

这个错误提示表明在使用lmdb模块时，尝试调用open()方法，但该模块中没有open()方法。这可能是因为你的代码中使用了错误的模块名或版本，或者是因为你的代码中存在语法错误。你可以检查一下你的代码，确保正确导入了lmdb模块，并且使用了正确的方法名。如果问题仍然存在，你可以尝试更新lmdb模块或者检查你的Python环境是否正确配置。

相关问题

vscode报错AttributeError: module xxx has no attribute

### 解决 VSCode 中 `AttributeError: module 'xxx' has no attribute` 错误

当遇到此类错误时，通常意味着尝试访问的模块中不存在指定的属性或方法。这可能是由于多种因素引起的，包括但不限于库版本不匹配、环境配置不当或是IDE缓存问题。

#### 检查库版本兼容性
确认使用的库版本是否支持所调用的方法或属性非常重要。不同版本间的API变更可能导致某些功能不再可用。建议查阅官方文档获取最新版次的信息并适当调整项目依赖项[^5]。

#### 验证虚拟环境中已正确安装所需库
确保工作区内的解释器指向正确的虚拟环境，并且该环境下确实已经成功安装了所需的第三方库。可以通过命令行执行如下操作来验证：

pip show xxx  # 替换为具体的库名查看其详情

如果未找到相应记录，则需重新安装缺失的部分；反之则考虑卸载再重试以修复潜在损坏。

#### 清除 IDE 缓存与重启服务
有时开发工具内部保存的状态数据会干扰正常解析过程，造成误导性的编译期警告甚至运行时报错。对于VS Code而言，可以尝试清理扩展市场中的插件缓存以及本地存储的工作空间设置文件夹(.vscode)，之后关闭所有实例后再启动程序测试效果变化情况。

#### 更新至最新稳定发行版
鉴于部分旧版本可能存在Bug或者已被废弃不用的情况，适时跟进社区发布的更新有助于规避不必要的麻烦。特别是针对那些频繁迭代维护活跃度高的开源软件来说更是如此。

#### 示例代码片段展示排查流程
下面给出一段简单的Python脚本用于模拟上述几个方面的检测逻辑：

import importlib.util
from packaging.version import parse as parse_version


def check_module_attribute(module_name, attr_name):
    spec = importlib.util.find_spec(module_name)
    
    if not spec:
        print(f"Module '{module_name}' is not installed.")
        return False
    
    try:
        mod = __import__(module_name)
        
        if hasattr(mod, attr_name):
            current_ver = getattr(mod, '__version__', '<unknown>')
            
            print(
                f"'{attr_name}' exists in {module_name} (current version={current_ver})."
            )
            return True
        
        else:
            print(
                f"{module_name} does NOT have the expected attribute '{attr_name}'. "
                "Please verify your usage or consider updating/downgrading."
            )
            return False
            
    except ImportError as e:
        print(e)


if __name__ == "__main__":
    result = check_module_attribute('xlrd', 'open_workbook')

报错AttributeError: module networkx has no attribute get_node_attributes_by_attribute

非常抱歉，我之前的回答有误，确实没有 `get_node_attributes_by_attribute` 这个函数。实际上，你可以使用 `nx.get_node_attributes()` 函数来获取所有节点的属性字典。以下是修改后的代码示例：

driver = GraphDatabase.driver("neo4j://localhost:7687") 
# 从Neo4j数据库中读取实体及其属性 #景点实体 
with driver.session() as session:     
    result = session.run("MATCH (n:attraction) RETURN n.id as id, n.name as name, n.time_reference as time_reference, n.address as address, n.open_time as open_time, n.ticket as ticket, n.region as region, n.lon as lon,n.lat as lat").data()   
    # 将实体转换为图形结构 
    G = nx.Graph()
    node_attr_dict = {} # 存储节点属性的字典
    for record in result:     
        node_id = str(uuid.uuid4())      
        G.add_node(node_id, name=record["name"], time_reference=record["time_reference"], address=record["address"],open_time=record["open_time"],ticket=record["ticket"],region=record["region"],lon=record["lon"],lat=record["lat"]) # 添加节点并设置属性
        node_attr_dict[node_id] = {'name': record["name"], 'time_reference': record["time_reference"], 'address': record["address"], 'open_time': record["open_time"], 'ticket': record["ticket"], 'region': record["region"], 'lon': record["lon"], 'lat': record["lat"]} # 存储节点属性
    nx.set_node_attributes(G, node_attr_dict) # 将节点属性与图关联起来

attributes = nx.get_node_attributes(G, 'name') # 获取所有节点的名称属性

在上面的代码中，我们首先使用 `G.add_node()` 函数来添加节点，并在添加节点时设置节点属性。然后，我们使用一个字典来存储节点id和属性的键值对，并使用 `nx.set_node_attributes()` 函数将节点属性与图关联起来。最后，我们使用 `nx.get_node_attributes()` 函数来获取所有节点的名称属性。

希望这次能够解决你的问题！