def load_books(self): with open("books.txt", "r") as f: lines = f.readlines() for line in lines: author, title, publisher, price, brief, is_borrowed, borrow_time, borrower, return_time = line.strip().split( ",") is_borrowed = True if is_borrowed == "True" else False if is_borrowed: borrow_time = time.strptime(borrow_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") borrower = borrower.strip() return_time = time.strptime(return_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") else: borrow_time = None borrower = None return_time = None book = Book(author, title, publisher, price, brief, is_borrowed, borrow_time, borrower, return_time) self.books.append(book)

这段代码与之前的代码功能类似，但是在处理最后一个部分（是否借阅）时，将借阅信息的三个部分（借阅时间、借阅者和归还时间）也一并分开处理。具体来说，使用 `line.strip().split(",")` 将每一行数据分成了九个部分，分别是作者、书名、出版社、价格、简介、是否借阅、借阅时间、借阅者和归还时间。然后，将这些部分依次赋值给对应的变量，并在处理是否借阅时，将其转换成布尔类型，并根据是否借阅的情况对借阅信息进行处理。最后，使用这些信息创建一个 `Book` 类型的对象，并将其添加到 `self.books` 列表中。

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class SalesManage: def __int__(self): self.saleslist = [] def load_sales_data(self): with open('sales.txt', "r", encoding="utf-8") as f: lines = f.readlines() for i in lines: month, sales = i.strip().split(' ') self.saleslist.append(Sales(month, sales)) 这段代码出现了'SalesManage' object has no attribute 'saleslist'的错误怎么改

这个错误通常是因为在类的某个方法中使用了一个属性，但是这个属性并没有被正确地初始化。在你的代码中，你定义了 `__int__` 方法，但正确的构造方法名称应该是 `__init__`。所以修改这个方法名称即可：

class SalesManage:
    def __init__(self):
        self.saleslist = []

    def load_sales_data(self):
        with open('sales.txt', "r", encoding="utf-8") as f:
            lines = f.readlines()
            for i in lines:
                month, sales = i.strip().split(' ')
                self.saleslist.append(Sales(month, sales))

这样就能够正确初始化 `saleslist` 属性了。

class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __ien__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

在您提供的代码中，有两个地方出现了错误。

首先，`__ien__` 应该是 `__len__`，表示获取数据集的长度。修正后的代码如下：

import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset

class myDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):
        self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
        with open(txt_file, 'r') as f:
            data_list = f.readlines()
        self.txt_data = data_list
        self.root_dir = root_dir
    
    def __len__(self):
        return len(self.csv_data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
        return data

其次，在 `__getitem__` 方法中，您正在尝试使用索引访问 `self.csv_data` 和 `self.txt_data`，这样会导致错误。要正确访问数据，请使用 `.iloc` 用于 DataFrame 的索引，以及使用索引访问列表。修正后的代码如下：

import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset

class myDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):
        self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
        with open(txt_file, 'r') as f:
            data_list = f.readlines()
        self.txt_data = data_list
        self.root_dir = root_dir
    
    def __len__(self):
        return len(self.csv_data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
        return data

这样，您的代码应该能够正常运行了。请注意，我假设您使用了 PyTorch 的 `Dataset` 类来实现您自己的数据集类。如果您使用其他深度学习框架或库，可能需要相应地调整代码。