上面的代码执行后system_time = conn.getSystemTime() AttributeError: 'SMBConnection' object has no attribute 'getSystemTime'

时间: 2024-01-20 15:16:26 浏览: 44
上面的代码执行后出现了AttributeError: 'SMBConnection' object has no attribute 'getSystemTime'的错误。这是因为SMBConnection对象没有名为getSystemTime的属性。根据提供的引用内容,我们无法确定具体的代码实现和上下文。但是,根据错误信息,可以推测可能是在SMBConnection对象上调用了getSystemTime方法,而该方法不存在。 为了解决这个问题,你可以检查代码中是否正确导入了相关的模块,并且确保使用的对象具有正确的属性和方法。你还可以查阅相关文档或参考其他示例代码来了解如何正确使用SMBConnection对象和相关方法。
相关问题

上面的代码报错remote_time = conn.getServerTime() AttributeError: 'SMBConnection' object has no attribute 'getServerTime'

根据提供的引用,这个错误是因为`SMBConnection`对象没有`getServerTime()`属性导致的。因此,我们需要检查代码中是否正确地创建了`conn`对象,并且该对象是否是`SMBConnection`类型。如果是,我们需要查看`SMBConnection`类的文档,以确定是否有`getServerTime()`方法。如果没有,我们需要查找其他方法来获取远程服务器的时间。 如果您确定`conn`对象是正确创建的,并且是`SMBConnection`类型,但仍然无法解决问题,则可以尝试以下方法: ```python # 导入相应的库 from smb.SMBConnection import SMBConnection import datetime # 创建SMBConnection对象 conn = SMBConnection('username', 'password', 'my_client', 'remote_server', use_ntlm_v2=True) assert conn.connect('remote_server_ip', 139) # 获取远程服务器的时间 remote_time = conn.getAttributes('remote_file_path')['last_write_time'] remote_time = datetime.datetime.fromtimestamp(remote_time) print("Remote server time: ", remote_time) ``` 这里我们使用了`getAttributes()`方法来获取远程文件的属性,其中包括最后修改时间。然后,我们将时间戳转换为日期时间格式,并打印出来。

df_err = model.getDataFrame() AttributeError: 'TableModel' object has no attribute 'getDataFrame'

根据提供的引用内容,我们可以看出,该错误是由于TableModel对象没有getDataFrame()方法导致的。因此,我们需要使用其他方法来获取数据帧。下面是两种获取数据帧的方法: 1.使用pandas库中的read_sql()方法从数据库中读取数据并将其转换为数据帧: ```python import pandas as pd import sqlite3 # 连接到数据库 conn = sqlite3.connect('example.db') # 从数据库中读取数据并将其转换为数据帧 df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn) # 关闭数据库连接 conn.close() ``` 2.使用TableModel对象中的getValueAt()方法逐行获取数据并将其转换为数据帧: ```python import pandas as pd # 获取表格模型 model = getTableModel() # 获取表格行数和列数 num_rows = model.getRowCount() num_cols = model.getColumnCount() # 创建一个空的数据帧 df = pd.DataFrame(columns=[model.getColumnName(i) for i in range(num_cols)]) # 逐行获取数据并将其添加到数据帧中 for i in range(num_rows): row_data = [model.getValueAt(i, j) for j in range(num_cols)] df.loc[i] = row_data ```

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