File "/django_scrapy/d_warehouse/vot/base/base.py", line 342, in super_validate print(f'self.sub_class:{self.sub_class}') AttributeError: 'HvdExecutor' object has no attribute 'sub_class'

时间: 2024-04-12 10:30:11 浏览: 11
根据你提供的错误信息,`HvdExecutor` 对象没有名为 `sub_class` 的属性。因此,在代码中访问 `self.sub_class` 时会引发 `AttributeError`。 要解决这个问题,你需要确保在 `HvdExecutor` 类中定义了 `sub_class` 属性。请检查一下 `HvdExecutor` 类的定义,确保该属性的存在。另外,还需要确保在创建 `HvdExecutor` 对象时,正确地设置了 `sub_class` 属性的值。 如果 `sub_class` 是一个类的实例,你可能需要将其作为 `HvdExecutor` 的一个属性进行初始化,例如: ```python class HvdExecutor: def __init__(self, sub_class): self.sub_class = sub_class ``` 这样,在创建 `HvdExecutor` 对象时,将 `sub_class` 作为参数传递给构造函数,并将其保存为 `self.sub_class` 属性。这样就可以在后续的代码中访问和使用 `self.sub_class` 了。
相关问题

User Traceback (most recent call last): File "d_warehouse/vot/z_test/z_model/cv/pt_common.py", line 41, in test_pt_common_train HvdExecutor("0005", self.process, self.hosts, man="gcgS467j").run() File "/django_scrapy/d_warehouse/vot/base/base.py", line 351, in run self.super_validate() File "/django_scrapy/d_warehouse/vot/base/base.py", line 344, in super_validate if self.sub_class is not None: AttributeError: 'HvdExecutor' object has no attribute 'sub_class'

根据你提供的错误信息,看起来在 `HvdExecutor` 类的 `super_validate()` 方法中引发了 `AttributeError` 错误。具体地,错误信息指出 `HvdExecutor` 对象没有名为 `sub_class` 的属性。 要解决这个问题,你需要确保在 `HvdExecutor` 类中定义了 `sub_class` 属性。请检查一下 `HvdExecutor` 类的定义,确保该属性的存在。 另外,根据你提供的代码片段,你在创建 `HvdExecutor` 对象时传递了 `"0005"` 作为第一个参数。这可能导致在 `HvdExecutor` 类中访问 `self.sub_class` 时发生错误,因为它期望 `self.sub_class` 是一个对象而不是一个字符串。你可能需要检查一下代码,确保正确地设置了 `sub_class` 属性的值。 如果 `sub_class` 是一个类的实例,你可以尝试修改代码如下: ```python HvdExecutor(SubClass("0005"), self.process, self.hosts, man="gcgS467j").run() ``` 这样,你将 `"0005"` 作为参数传递给 `SubClass` 的构造函数,并将其作为 `SubClass` 的一个实例传递给 `HvdExecutor` 的构造函数。这样就可以在后续的代码中访问和使用 `self.sub_class` 了。

ERROR: test_pt_common_predict (__main__.TestCommonExecutor) ---------------------------------------------------------------------- Traceback (most recent call last): File "d_warehouse/vot/z_test/z_model/cv/pt_common.py", line 54, in test_pt_common_predict Mnist(self.data_dir, man="gcgS467j").b("0001").run() File "/django_scrapy/d_warehouse/vot/base/base.py", line 357, in run return self.do_run() File "/django_scrapy/d_warehouse/vot/data/dataset/cv/mnist.py", line 34, in do_run train_df = self.sqlc.createDataFrame(train_data_list) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/pyspark/sql/context.py", line 473, in createDataFrame return self.sparkSession.createDataFrame( # type: ignore[call-overload] File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/pyspark/sql/session.py", line 1222, in createDataFrame self._jvm.SparkSession.setActiveSession(self._jsparkSession) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/py4j/java_gateway.py", line 1712, in __getattr__ answer = self._gateway_client.send_command( File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/py4j/java_gateway.py", line 1036, in send_command connection = self._get_connection() File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/py4j/clientserver.py", line 284, in _get_connection connection = self._create_new_connection() File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/py4j/clientserver.py", line 291, in _create_new_connection connection.connect_to_java_server() File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/py4j/clientserver.py", line 438, in connect_to_java_server self.socket.connect((self.java_address, self.java_port)) ConnectionRefusedError: [Errno 111] Connection refused

这个错误表明你的代码尝试连接到一个 Java 服务器,但连接被拒绝了。可能有几个原因导致这个问题: 1. Java 服务器没有正确启动或正在运行。请确保你的 Java 服务器正在运行,并且监听的端口没有被其他进程占用。 2. 防火墙或网络配置问题。防火墙或网络配置可能会阻止你的代码与 Java 服务器建立连接。请检查防火墙设置并确保网络配置正确。 3. IP 地址或端口号错误。请确保你提供给代码的 Java 服务器的 IP 地址和端口号是正确的。 请仔细检查上述原因,并根据实际情况进行相应的调整。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和错误上下文,以便进一步帮助你解决问题。

相关推荐

Traceback (most recent call last): File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/desktop/core/src/desktop/lib/wsgiserver.py", line 1228, in communicate File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/desktop/core/src/desktop/lib/wsgiserver.py", line 589, in respond File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/desktop/core/src/desktop/lib/wsgiserver.py", line 601, in _respond File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/build/env/lib/python2.7/site-packages/Django-1.11.29-py2.7.egg/django/core/handlers/wsgi.py", line 157, in __call__ File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/build/env/lib/python2.7/site-packages/Django-1.11.29-py2.7.egg/django/core/handlers/base.py", line 124, in get_response File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/build/env/lib/python2.7/site-packages/Django-1.11.29-py2.7.egg/django/core/handlers/exception.py", line 43, in inner File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/build/env/lib/python2.7/site-packages/Django-1.11.29-py2.7.egg/django/core/handlers/exception.py", line 93, in response_for_exception File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/build/env/lib/python2.7/site-packages/Django-1.11.29-py2.7.egg/django/core/handlers/exception.py", line 143, in handle_uncaught_exception File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/desktop/core/src/desktop/views.py", line 415, in serve_500_error File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/desktop/core/src/desktop/lib/django_util.py", line 241, in render File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/desktop/core/src/desktop/lib/django_util.py", line 154, in _render_to_response File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/desktop/core/src/desktop/lib/django_mako.py", line 127, in render_to_response File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/desktop/core/src/desktop/lib/django_mako.py", line 114, in render_to_string_normal File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/desktop/core/src/desktop/lib/django_mako.py", line 89, in get_template File "/opt/cloudera/parcels/CDH-7.1.7-1.cdh7.1.7.p1046.30409922/lib/hue/build/env/lib/python2.7/site-packages/Mako-1.0.7-py2.7.egg/mako/lookup.py", line 261, in get_template TopLevelLookupException: Cant locate template for uri '500.mako'

最新推荐

recommend-type

Django实现将views.py中的数据传递到前端html页面,并展示

主要介绍了Django实现将views.py中的数据传递到前端html页面并展示,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

详解django模板与vue.js冲突问题

在本文里小编给各位整理了关于django模板与vue.js冲突问题以及实例代码,需要的朋友们参考下。
recommend-type

Django 解决上传文件时,request.FILES为空的问题

主要介绍了Django 解决上传文件时,request.FILES为空的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

解决vue net :ERR_CONNECTION_REFUSED报错问题

主要介绍了解决vue net :ERR_CONNECTION_REFUSED报错问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

android手机应用源码Imsdroid语音视频通话源码.rar

android手机应用源码Imsdroid语音视频通话源码.rar
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

可见光定位LED及其供电硬件具体型号,广角镜头和探测器,实验设计具体流程步骤,

1. 可见光定位LED型号:一般可使用5mm或3mm的普通白色LED,也可以选择专门用于定位的LED,例如OSRAM公司的SFH 4715AS或Vishay公司的VLMU3500-385-120。 2. 供电硬件型号:可以使用常见的直流电源供电,也可以选择专门的LED驱动器,例如Meanwell公司的ELG-75-C或ELG-150-C系列。 3. 广角镜头和探测器型号:一般可采用广角透镜和CMOS摄像头或光电二极管探测器,例如Omron公司的B5W-LA或Murata公司的IRS-B210ST01。 4. 实验设计流程步骤: 1)确定实验目的和研究对象,例如车辆或机器人的定位和导航。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。