AttributeError: 'function' object has no attribute 'append'‘’
时间: 2023-12-30 10:04:36 浏览: 22
这个错误是因为你尝试在一个函数对象上调用`append`方法,而函数对象没有`append`属性。你需要确保你在正确的对象上调用`append`方法。
以下是一个示例代码,演示了如何避免这个错误:
```python
class Stack:
def __init__(self):
self.stack = []
def push(self, element):
self.stack.append(element)
my_stack = Stack()
my_stack.push(1)
print(my_stack.stack) # 输出:[1]
```
在这个示例中,我们创建了一个名为`Stack`的类,它有一个名为`stack`的属性。在`push`方法中,我们使用`self.stack`来引用该属性,并在其中调用`append`方法。这样就可以避免`AttributeError: 'Stack' object has no attribute 'stack'`错误。
相关问题
AttributeError: 'function' object has no attribute 'execute'
AttributeError: 'function' object has no attribute 'execute'错误是因为你正在尝试调用一个函数的execute属性,但该函数对象没有该属性。这个错误通常发生在函数名称与系统原有名称冲突时。解决方案是修改函数的名称,以避免与系统原有名称产生冲突。
例如,在你提供的代码中,你可以将函数名从csv更改为csv_new,以避免与系统原有名称冲突。修改后的代码如下:
```
def csv_new(storage):
csv_storage = []
with codecs.open(storage, 'r', encoding='utf-8') as fp:
fp_key = csv.reader(fp)
for csv_key in fp_key:
csv_reader = csv.DictReader(fp, fieldnames=csv_key)
for row in csv_reader:
csv_dict = dict(row)
csv_storage.append(csv_dict)
print(len(csv_storage))
if __name__ == '__main__':
csv_new('test.csv')
```
这样修改后,你就可以避免AttributeError错误了。
AttributeError: ‘function’ object has no attribute 'coefficients’
非常抱歉,我之前的代码有误,`'function' object has no attribute 'coefficients'` 错误提示是因为在 `generate_polynomial` 函数中没有定义 `coefficients` 属性。以下是修正后的代码:
```python
class Polynomial:
def __init__(self, coefficients):
self.coefficients = coefficients
def __call__(self, x):
res = 0
for i, c in enumerate(self.coefficients):
res += c * x ** i
return res
def distributed_polynomial_calculation(polynomial, node_count, x):
"""
分布式多项式计算
"""
sub_polynomials = np.array_split(polynomial.coefficients, node_count)
results = []
for sub_polynomial in sub_polynomials:
sub_p = Polynomial(sub_polynomial)
results.append(sub_p(x))
return sum(results)
# 生成多项式
coefficients = np.random.rand(100000)
polynomial = Polynomial(coefficients)
# 测试单节点计算时间和内存
start_time = time.time()
res = polynomial(0.1)
end_time = time.time()
print(f"单节点计算时间:{end_time - start_time}")
print(f"单节点内存消耗:{polynomial.coefficients.nbytes}")
# 测试分布式多项式计算时间和内存
node_counts = [2, 4, 8]
x = 0.1
for node_count in node_counts:
start_time = time.time()
res = distributed_polynomial_calculation(polynomial, node_count, x)
end_time = time.time()
print(f"{node_count} 个节点计算时间:{end_time - start_time}")
print(f"{node_count} 个节点内存消耗:{polynomial.coefficients.nbytes / node_count}")
```
在这个修正后的代码中,我们定义了一个多项式类 `Polynomial`,并将 `coefficients` 属性存储在类的实例变量中。然后,我们使用 `Polynomial` 类来生成多项式,并在 `distributed_polynomial_calculation` 函数中使用 `Polynomial` 类来计算子多项式的结果。这样就可以避免 `'function' object has no attribute 'coefficients'` 的错误。