qualified_df = main() engine = create_engine("mysql+mysqlconnector://system_rw:nn9@klwzQ@rm-wz99rv6367963mm61.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/diana") qualified_df.to_sql('t_supplier_prepayment_config', con=engine, if_exists='replace', index=False)写入mysql出现SyntaxError: future feature annotations is not defined

这个错误可能是因为你的 Python 版本不支持函数参数注解（function annotations）导致的。函数参数注解是 Python 3.x 中的一项新特性，在函数定义时可以为参数和返回值添加注释，用于说明参数和返回值的类型或其他元数据。如果你的 Python 版本低于 3.0，就无法使用这个特性。

为了解决这个问题，你可以考虑升级 Python 版本到 3.0 或以上，或者修改代码，去掉函数参数的注解。具体来说，可以将函数定义中的参数注解：

def main() -> pd.DataFrame:

改为普通的参数定义形式：

def main():

这样就可以避免这个错误了。不过需要注意的是，这样修改之后，就无法通过参数注解来说明函数的返回值类型了，这可能会降低代码的可读性和可维护性。

相关问题

它显示qualified_count = int(production_count * pass_rate * 0.98) TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'

这个错误提示是因为程序在执行 `production_count * pass_rate` 时遇到了类型错误，这很可能是因为 `production_count` 或 `pass_rate` 的值不是数字类型，而是字符串或其他类型的数据。

您可以在计算 `qualified_count` 之前添加一些类型判断和转换，以确保变量的类型正确。例如，您可以使用以下代码：

# 计算合格数量
if isinstance(production_count, (int, float)) and isinstance(pass_rate, (int, float)):
    qualified_count = int(float(production_count) * float(pass_rate) * 0.98)
else:
    qualified_count = 0

这段代码会先判断 `production_count` 和 `pass_rate` 是否是数字类型（`int` 或 `float`），如果是，则将其转换为 `float` 类型，然后计算 `qualified_count`。如果其中一个不是数字类型，则将 `qualified_count` 赋值为 0。

这样可以避免程序因类型错误而崩溃，同时也可以在出现类型错误时忽略当前行的计算，以免影响后续行的计算。

又显示total_production_count = sum([worksheet.cell(row=row, column=3).value for row in range(2, worksheet.max_row+1)]) TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

这个错误提示是由于 `worksheet.cell(row=row, column=3).value` 返回的值不是数字类型，而是字符串类型。这可能是因为 Excel 中的单元格格式为文本格式，而不是数字格式。

在计算 `total_production_count` 和 `total_qualified_count` 的过程中，我们需要计算生产数量和合格数量的总和，如果其中有一个值是字符串类型，就会出现这个错误。

为了避免这个错误，我们可以在计算总和之前，对值进行类型转换。例如，您可以使用以下代码：

# 计算总生产数量
production_counts = [worksheet.cell(row=row, column=3).value for row in range(2, worksheet.max_row+1)]
production_counts = [int(x) if isinstance(x, (int, float)) else 0 for x in production_counts]  # 将非数字类型的值转换为 0
total_production_count = sum(production_counts)

# 计算总合格数量
qualified_counts = [worksheet.cell(row=row, column=worksheet.max_column).value for row in range(2, worksheet.max_row+1)]
qualified_counts = [int(x) if isinstance(x, (int, float)) else 0 for x in qualified_counts]  # 将非数字类型的值转换为 0
total_qualified_count = sum(qualified_counts)

这段代码会先获取所有生产数量和合格数量的值，并将非数字类型的值转换为 0。然后对这些值进行求和，得到总生产数量和总合格数量。

这样就可以避免类型错误，同时也可以在出现类型错误时忽略当前行的计算，以免影响后续行的计算。