for s in sizes: Inventory.objects.create(count=100,goods=good, color=c, size=s)TypeError: Inventory() got an unexpected keyword argument 'size'如何修正

时间: 2023-06-20 09:04:37 浏览: 68
在 Inventory 模型中添加一个 size 字段，或者检查是否该字段的名称写错了，应该与模型中的字段名称一致。如果 Inventory 模型中没有 size 字段，您需要运行数据库迁移以添加该字段。您可以使用以下命令运行数据库迁移： ``` python manage.py makemigrations python manage.py migrate ``` 这将根据您的模型更改创建数据库迁移并将其应用于数据库。
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>>> import sys ... import arcpy ... import string ... ... reload(sys) ... sys.setdefaultencoding('utf-8') ... ... try: ... workspace = 'C:\Users\Administrator\Desktop\\qwe' ... outdb = 'C:\Users\Administrator\Desktop\\lutian.mdb' ... arcpy.env.workspace = workspace ... files = arcpy.ListFiles('*.*db') ... arcpy.env.workspace = outdb ... fcs = arcpy.ListFeatureClasses() ... fcs = fcs + arcpy.ListTables() ... dss = arcpy.ListDatasets() ... ... for File in files: ... for fc in fcs: ... arcpy.Append_management(workspace + '\\' + File + '\\' + fc, outdb + '\\' + fc) ... ... for ds in dss: ... fcs1 = arcpy.ListFeatureClasses(feature_dataset = ds) ... for fc1 in fcs1: ... arcpy.Append_management(workspace + '\\' + File + '\\' + ds + '\\' + fc1, outdb + '\\' + ds + '\\' + fc1) ... ... except arcpy.ExecuteError: ... print arcpy.GetMessages() ... Runtime error Traceback (most recent call last): File "<string>", line 15, in <module> TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'NoneType'，根据错误完善此代码

这段代码中出现了两个问题，一个是缩进问题，一个是字符串连接问题。以下是修改后的代码。 ```python import sys import arcpy import string reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') try: workspace = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\qwe' outdb = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\lutian.mdb' arcpy.env.workspace = workspace files = arcpy.ListFiles('*.*db') arcpy.env.workspace = outdb fcs = arcpy.ListFeatureClasses() fcs = fcs + arcpy.ListTables() dss = arcpy.ListDatasets() for File in files: for fc in fcs: arcpy.Append_management(workspace + '\\' + File + '\\' + fc, outdb + '\\' + fc) for ds in dss: fcs1 = arcpy.ListFeatureClasses(feature_dataset = ds) for fc1 in fcs1: arcpy.Append_management(workspace + '\\' + File + '\\' + ds + '\\' + fc1, outdb + '\\' + ds + '\\' + fc1) except arcpy.ExecuteError: print(arcpy.GetMessages()) ``` 修改后的代码中，缩进问题已经被修复，并且修改了字符串连接方式，使用双反斜杠来转义路径中的反斜杠，防止出现字符串连接问题。另外，在except语句中，使用了print函数来输出错误信息。

from openpyxl import load_workbook, Workbook from openpyxl.styles import PatternFill class ExcelMerger: def __init__(self, input_path, output_path): self.input_path = input_path self.output_path = output_path self.workbook = Workbook() self.sheet = self.workbook.active self.fill = PatternFill(fill_type='solid', start_color='FFFFFF', end_color='FFFFFF') self.row_index = 1 def merge(self): for filename in os.listdir(self.input_path): if not filename.endswith('.xlsx'): continue filepath = os.path.join(self.input_path, filename) workbook = load_workbook(filepath, data_only=True) if '功能点拆分表' not in workbook.sheetnames: continue sheet = workbook['功能点拆分表'] for row in sheet.rows: self.sheet.row_dimensions[self.row_index].height = sheet.row_dimensions[row[0].row].height for cell in row: if cell.value is not None: self.sheet.cell(row=self.row_index, column=cell.column, value=cell.value) self.sheet.cell(row=self.row_index, column=cell.column).fill = cell.fill else: self.sheet.cell(row=self.row_index, column=cell.column).fill = self.fill self.row_index += 1 self.workbook.save(self.output_path)上述修改后的代码仍然出现TypeError: unhashable type: 'StyleProxy'的错误，怎么解决

这个问题通常是由于样式对象（Style）是不可哈希的导致的。在这种情况下，你需要将样式对象转换为可哈希的对象，或者使用其他数据结构来代替字典。 你可以尝试将样式对象转换为字符串，然后将字符串作为键来使用。例如，可以使用`str(style)`来获取样式对象的字符串表示形式，并将其用作字典的键，如下所示： ``` cell_style = {} ... if cell.has_style: cell_style[cell.coordinate] = str(cell.style) ... ``` 这样就可以避免`TypeError: unhashable type: 'StyleProxy'`错误。 当然，这只是一种解决方案，具体如何修改代码需要根据具体情况而定。
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import pyinotify class EventHandler(pyinotify.ProcessEvent): def __init__(self, path): self.path = path def process_IN_MODIFY(self, event): print("File modified:", event.pathname) wm = pyinotify.WatchManager() notifier = pyinotify.Notifier(wm) paths = ['/opt/tomcat/logs', '/home/temp'] for path in paths: wm.add_watch(path, pyinotify.IN_MODIFY, rec=True, auto_add=True, event_class=EventHandler(path)) notifier.loop(event_loop=pyinotify.EventLoop(event_class=EventHandler(path))) 报错：wm.add_watch(path, pyinotify.IN_MODIFY, rec=True, auto_add=True, event_class=EventHandler(path)) TypeError: add_watch() got an unexpected keyword argument 'event_class'

for path in paths: wm.add_watch(path, pyinotify.IN_MODIFY, rec=True, auto_add=True) notifier.loop() 在这个示例中，我们将EventHandler作为参数传递给Notifier的构造函数，而不是在add_watch()中...

def func(data): print(data) def worker(array): pool = ThreadPoolExecutor(1) for a in array: pool.submit( func,a ) if __name__ == '__main__': processes = [] data = [i for i in range(300)] for i in range(3): p = multiprocessing.Process(target=worker,args=(data[100*i:100*(i+1)],)) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() Typeerror cannot serializer '_io.BufferedReader' object

data = [i for i in range(300)] serialized_data = pickle.dumps(data) for i in range(3): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(serialized_data,)) processes.append(p) p.start() for p ...

import pandas as pd # 使用pandas库读取Excel文件中的数据表 data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 选择原因列的数据 cause_column = data.iloc[:, 4] # 遍历原因列的数据，将每行数据添加到一个列表中 conses = [] for cause in cause_column: conses.append(cause) a='酸性' b='低压' count=0 for cause in conses: if a in cause and b in cause: count += 1 print(count)

根据你提供的代码，可能出现 TypeError 是因为原因列中包含了浮点类型的数据，而你尝试将其作为字符串进行迭代。你可以使用 isinstance() 函数来判断原因列中数据的类型，例如： for cause in cause_column: ...

class Vec: def __init__(self, lst): self.lst = [0, 0, 0] if isinstance(lst, list): self.lst[:] = lst[:] def __mul__(self,V2): if isinstance(V2, Vec): if len(self.lst) != len(V2.lst): raise ValueError("向量长度必须相等") result = Vec([]) for i in range(len(self.lst)): result.lst[i] = self.lst[i] * V2.lst[i] return result else: raise TypeError("不支持操作的数据类型") def __imul__(self, val): if isinstance(val, (int, float)): for i in range(len(self.lst)): self.lst[i] *= val return self else: raise TypeError("不支持操作的数据类型") def __repr__(self): return "Vec:"+str(self.lst) def __str__(self): return "Vec:"+str(self.lst) 在不改变def __init__(self, lst): self.lst = [0, 0, 0] if isinstance(lst, list): self.lst[:] = lst[:] 的条件下修改result.lst[i] = self.lst[i] * V2.lst[i]的错误

for i in range(len(self.lst)): result.lst.append(self.lst[i] * V2.lst[i]) return result else: raise TypeError("不支持操作的数据类型") def __imul__(self, val): if isinstance(val, (int, float)):...

程序运行提示TypeError: 'float' object is not iterable，def search_neighborhood(x, y): neighbors = [] total = 0 count = 0 for line in lines2: row = line.split() if row[0] == x and row[1] == y: neighbors.append(int(float(row[2]))) elif row[0] > x: break if not neighbors: return 0 for val in neighbors: total += val count += 1 return total / countdef search_neighborhood(x, y): neighbors = [] total = 0 count = 0 for line in lines2: row = line.split() if row[0] == x and row[1] == y: neighbors.append(int(float(row[2]))) elif row[0] > x: break if not neighbors: return 0 for val in neighbors: total += val count += 1 return total / count

在你的代码中，TypeError 是由以下这一行代码引起的： python for val in neighbors: 这表明 neighbors 是一个浮点数或其他非迭代对象。 在你的代码中，neighbors 是一个空列表，它只在符合条件时...

for i in range(self.n_job): #ranku的计算 if(self.entry[i] == 1): self.ranku_calc(i) 报错：TypeError: 'method' object is not subscriptable

这个错误通常表示您尝试在一个方法对象上使用下标操作符。请检查您的代码，看看是否在方法名称后面使用了括号，例如self.ranku_calc(i)[0]。如果是这样，请确保ranku_calc方法返回一个可索引的对象，例如列表或...

import tkinter as tk import pandas as pd from tkinter import messagebox # 读取Excel表格数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx', sheet_name='總表') # 创建GUI窗口 window = tk.Tk() window.title('物料进出库管理') window.geometry('400x200') # 进货函数 def add_inventory(): # 获取物料名称和数量 name = name_entry.get() quantity = int(quantity_entry.get()) # 查找相同名称的数据并进行加操作 group = df.groupby('名稱').sum() if name in group.index: group.loc[name, '數量'] += quantity else: group.loc[name] = [quantity] group.reset_index(inplace=True) # 将修改后的数据写回Excel表格 group.to_excel(r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx', index=False, sheet_name='總表', mode='a', header=False) # 清空文本框 name_entry.delete(0, tk.END) quantity_entry.delete(0, tk.END) # 出货函数 def remove_inventory(): # 获取物料名称和数量 name = name_entry.get() quantity = int(quantity_entry.get()) # 查找相同名称的数据并进行减操作 group = df.groupby('名稱').sum() if name in group.index and group.loc[name, '數量'] >= quantity: group.loc[name, '數量'] -= quantity else: messagebox.showerror('Error', '物料不足！') return group.reset_index(inplace=True) # 将修改后的数据写回Excel表格 group.to_excel(r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx', index=False, sheet_name='總表', mode='a', header=False) # 清空文本框 name_entry.delete(0, tk.END) quantity_entry.delete(0, tk.END) # 添加控件 tk.Label(window, text='物料名称：').grid(row=0, column=0) name_entry = tk.Entry(window) name_entry.grid(row=0, column=1) tk.Label(window, text='物料数量：').grid(row=1, column=0) quantity_entry = tk.Entry(window) quantity_entry.grid(row=1, column=1) tk.Button(window, text='进货', command=add_inventory).grid(row=2, column=0) tk.Button(window, text='出货', command=remove_inventory).grid(row=2, column=1) window.mainloop()TypeError: NDFrame.to_excel() got an unexpected keyword argument 'mode報這個錯誤怎麽修改

df = pd.read_excel(r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx', sheet_name='總表') # 创建GUI窗口 window = tk.Tk() window.title('物料进出库管理') window.geometry('400x200') # 进货函数 def add_...

res = await db.collection('usersproducts').where({ _openid: _.in(event.sampleid.productOpenid) }) .aggregate() .sample({ size: event.size }) .end() ps = res.list这段代码报错，报错信息是：Error: cloud.callFunction:fail Error: errCode: -504002 functions execute fail | errMsg: TypeError: db.collection(...).where(...).aggregate is not a function

_openid: _.in(event.sampleid.productOpenid) }) .limit(event.size) .get() ps = res.data 这里使用了 get() 方法代替了 aggregate().sample()，同时通过 limit() 方法来限制返回结果的数量。

for epoch in range(100): for batch in dataloader: optimizer.zero_grad() x = batch[:, :-1, :] y = batch[:, 1:, :]报错TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

for epoch in range(100): for batch in dataloader: optimizer.zero_grad() batch = list(batch) x = batch[:, :-1, :] y = batch[:, 1:, :] 或者你可以在创建dataloader时指定返回的元素类型为列表，...

微信小程序云开发云函数res = await db.collection('usersproducts').where({ _openid: _.in(event.sampleid.productOpenid) }) .aggregate() .sample({ size: event.size }) .end() ps = res.list这段代码报错，报错信息是：Error: cloud.callFunction:fail Error: errCode: -504002 functions execute fail | errMsg: TypeError: db.collection(...).where(...).aggregate is not a function

_openid: _.in(event.sampleid.productOpenid) }) .field({ // 如果需要随机获取数据，可以添加一个随机字段 random: db.command.rand(), // 返回结果中只需要 _id 字段 _id: true }) .get() const ps = ...

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] if gradients2 is None: return None gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty def get_loss(self, net,fakeB, realB): self.D_fake, x = net.forward(fakeB.detach()) self.D_fake = self.D_fake.mean() self.D_fake = (self.D_fake + x).mean() # Real self.D_real, x = net.forward(realB) self.D_real = (self.D_real+x).mean() # Combined loss self.loss_D = self.D_fake - self.D_real gradient_penalty = self.calc_gradient_penalty(net, realB.data, fakeB.data) return self.loss_D + gradient_penalty，return self.loss_D + gradient_penalty出现错误：TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Tensor' and 'NoneType'

在 get_loss 函数中，如果 gradient_penalty 是 None，则返回的就是 self.loss_D + None，这导致了 TypeError 错误。 为了解决这个问题，你可以在 calc_gradient_penalty 函数中添加一个条件判断，如果 gradients2 ...

def main(): jiaoben=index.zhuxunhuanlei() jinchengs=[] for xu in range(10): jincheng=multiprocessing.Process(target=jiaoben.zhuxunhuan,args=(xuhao[xu],)) jinchengs.append(jincheng) jincheng.start() for jincheng in jinchengs: jincheng.join() if __name__ == '__main__': main() 报错

2. TypeError: 'module' object is not callable 这个错误通常是因为您尝试调用一个模块而不是一个函数。请检查您的代码并确保您正在调用正确的函数。 3. TypeError: 'int' object is not iterable 这个错误通常...

for s in sizes: Inventory.objects.create(count=100,goods=good, color=c, size=s)TypeError: Inventory() got an unexpected keyword argument 'size'如何修正什么叫字段名称写错

这个错误提示告诉我们在创建 Inventory 对象时，传递了一个名为 'size' 的关键字参数，但是 Inventory 模型中没有名为 'size' 的字段。这可能是因为字段名称拼写错误或者没有定义该字段导致的。 为了修正这个问题，...

for _size in goods['sizes']: if Size.objects.filter(sname=_size[0]).count() == 1: size = Size.objects.get(sname=_size[0]) else: size = Size.objects.create(sname=_size[0]) sizes.append(size) colors = [] for _color in goods['colors']: color = Color.objects.create(colorname=_color[0], colorurl=_color[1]) colors.append(color) for _spec in goods['specs']: goodsdetails = GoodsDetailName.objects.create(gdname=_spec[0]) for img in _spec[1]: GoodDetail.objects.create(goods=good,goodsdname=goodsdetails,gdurl=img) for c in colors: for s in size: Inventory.objects.create(count=100,goods=good, color=c, sizes=s)TypeError: Inventory() got an unexpected keyword argument 'size'如何修正

这个错误是因为 Inventory 模型中没有 "size" 字段，而在创建 Inventory 对象时使用了 "size" 参数。需要将 "size" 改为 "sizes"，即： ...Inventory.objects.create(count=100, goods=good, color=c, sizes=s)
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1、嵌入式物联网单片机项目开发例程，简单、方便、好用，节省开发时间。 2、代码使用KEIL 标准库开发，当前在STM32F103运行，如果是STM32F103其他型号芯片，依然适用，请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。 3、软件下载时，请注意keil选择项是jlink还是stlink。 4、有偿指导v：wulianjishu666; 5、如果接入其他传感器，请查看账号发布的其他资料。 6、单片机与模块的接线，在代码当中均有定义，请自行对照。 7、若硬件有差异，请根据自身情况调整代码，程序仅供参考学习。 8、代码有注释说明，请耐心阅读。

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文本动画新体验：textillate插件功能介绍

资源摘要信息:"textillate是一个文本动画插件，主要应用于前端开发中，为网页上的文字元素添加动态的动画效果。textillate插件通常用于实现文字的淡入淡出、滑动、旋转等多种动画效果，增强用户界面的交互体验。该插件支持HTML5和CSS3，可以轻松集成到现有的网页项目中，无需复杂配置即可使用。textillate插件主要面向设计师和前端开发者，通过简单的JavaScript代码，即可实现复杂且美观的文本动画效果。 textillate插件的使用通常结合了jQuery库，因此在使用前需要确保页面已经加载了jQuery。该插件的安装包中可能包含有多种文件，如JavaScript、CSS和可能的文档说明等。安装后，开发者需要在HTML文档中引入相关文件，然后通过简单的API调用来应用动画效果到指定的文本元素。 textillate插件的核心功能包括但不限于： 1. 支持多种动画类型：包括但不限于淡入淡出、缩放、摇动、翻转、旋转等。 2. 自定义动画序列：开发者可以定义动画的播放顺序，以及每个动画的持续时间等参数。 3. 支持链式调用：可以将多个动画效果串联起来，实现复合的动画序列。 4. 响应式设计支持：确保在不同屏幕尺寸和分辨率的设备上都能保持良好的动画效果。 5. 轻量级性能：虽然提供了丰富的动画效果，但textillate插件经过优化，不会对页面的加载和性能产生明显影响。 开发者在使用textillate时，应阅读相关文档，了解如何正确引用插件文件、如何初始化插件以及如何自定义动画参数等。此外，了解与textillate配合使用的其他前端技术，如CSS预处理器、JavaScript模块加载器等，也有助于更好地发挥textillate插件的性能。 textillate作为一款流行的文本动画插件，非常适合用于制作网页上的宣传动画、产品介绍动画或者页面过渡动画。通过为文本元素添加动画，可以使网页更加生动有趣，提升用户体验。同时，插件提供的灵活性允许设计师和开发者创造出个性化的动画效果，满足不同项目的需求。 在选择使用textillate插件时，开发者应当注意兼容性问题，确保所使用的浏览器版本支持HTML5和CSS3的相关特性。此外，对于动画效果较多或复杂的页面，还应该评估动画对页面性能的影响，避免影响用户访问速度和页面交互流畅度。"