AudioUtilities.IAudioEndpointVolumeCallback._iid_报错

如果你在使用 `pycaw` 库时遇到了 `AttributeError: type object 'IAudioEndpointVolumeCallback' has no attribute '_iid_'` 的错误，可能是因为你的 `pycaw` 版本过低。

`pycaw` 库的新版本中使用的是 `IAudioEndpointVolumeCallback` 接口，但是旧版本中可能没有该接口，或者接口定义不完整，导致出现上述错误。

解决方法是升级 `pycaw` 库到最新版本。可以使用以下命令来升级：

pip install --upgrade pycaw

或者，可以使用以下代码来判断当前 `pycaw` 版本是否为最新版：

import pycaw
print(pycaw.__version__)

如果输出的版本号不是最新版，就需要升级。

相关问题

def dataSetBalanceAllocation(self): mnistDataSet = GetDataSet(self.data_set_name, self.is_iid) test_data = torch.tensor(mnistDataSet.test_data) test_label = torch.argmax(torch.tensor(mnistDataSet.test_label), dim=1) self.test_data_loader = DataLoader(TensorDataset( test_data, test_label), batch_size=100, shuffle=False) train_data = mnistDataSet.train_data train_label = mnistDataSet.train_label shard_size = mnistDataSet.train_data_size // self.num_of_clients // 2 shards_id = np.random.permutation(mnistDataSet.train_data_size // shard_size) #permutation：排列 for i in range(self.num_of_clients): shards_id1 = shards_id[i * 2] shards_id2 = shards_id[i * 2 + 1] data_shards1 = train_data[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] data_shards2 = train_data[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] label_shards1 = train_label[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] label_shards2 = train_label[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] local_data, local_label = np.vstack((data_shards1, data_shards2)), np.vstack((label_shards1, label_shards2)) # vstack：data和label拼接 local_label = np.argmax(local_label, axis=1) someone = client(TensorDataset(torch.tensor(local_data), torch.tensor(local_label)), self.dev) self.clients_set['client{}'.format(i)] = someone 解释这段代码

这段代码是一个类中的方法`dataSetBalanceAllocation()`。该方法用于对数据集进行平衡分配给多个客户端。

首先，通过调用`GetDataSet()`函数获取`mnistDataSet`数据集对象。然后，将测试数据和测试标签转换为张量，并使用`DataLoader`创建一个测试数据加载器，每个批次大小为100，不打乱顺序。

接下来，将训练数据和训练标签存储在`train_data`和`train_label`中。然后，计算每个客户端的数据分片大小，即`shard_size`，它是训练数据总量除以客户端数量除以2（因为每个客户端获取两个分片）。

通过使用`np.random.permutation()`函数对`mnistDataSet.train_data_size // shard_size`进行排列，得到一个随机的分片索引数组`shards_id`。

接下来，使用循环为每个客户端分配数据。在每次迭代中，通过索引数组`shards_id`获取两个分片的索引`shards_id1`和`shards_id2`。然后，通过这些索引从训练数据和标签中选择对应的数据分片。将这些分片堆叠起来，形成本地的数据和标签，并将其封装为`TensorDataset`对象。

然后，创建一个名为`someone`的客户端对象，该对象是使用上述本地数据和标签创建的。将该客户端对象添加到`self.clients_set`字典中，键为`'client{}'.format(i)`。

通过这样的操作，数据集被平衡地分配给了多个客户端，每个客户端都有两个数据分片。你可以通过访问`self.clients_set`来访问每个客户端的数据和标签。

public String selectyearReportDataTest2(YearReportData yearReportData){ int l_iID = 1; List<YearReportData> yearList = jiguanService.selectyearReportYearData(yearReportData); //搜索年數據 //循環寫入子節點 for (YearReportData l_dataYear:yearList) { l_dataYear.setId(l_iID++); l_dataYear.setDate(l_dataYear.getDate()+"年"); List<YearReportData> quarterList = jiguanService.selectyearReportQuarterData(l_dataYear); //获取季度数据 for (YearReportData l_dataQuarter:quarterList) { l_dataQuarter.setId(l_iID++); l_dataQuarter.setDate(l_dataQuarter.getDate()+ "季度"); //获取对应季度的月数据 List<YearReportData> monthList = jiguanService.selectyearReportMonthData(l_dataQuarter); //搜索年报月数据 for (YearReportData l_dataMonth:monthList) { l_dataMonth.setId(l_iID++); l_dataMonth.setDate(l_dataMonth.getDate() + "月"); //获取对应月的日数据 List<YearReportData> dayList = jiguanService.selectyearReportMonthData(l_dataMonth); l_dataMonth.setChildren(dayList); } l_dataQuarter.setChildren(monthList); //季度中写入月数据 } l_dataYear.setChildren(quarterList); } Gson l_gson = new Gson(); //Gson方法初始化 String l_JsonAllData = l_gson.toJson(yearList); return l_JsonAllData; }这个方法中，定义的json树状结构中日期显示不对，年报中的年数据和日数据不对应，这个方法直接把数据库中所有的日期数据都加到了其中一年里边，我想要的json树状结构是年数据对应日数据，不要这种年数据混在一块的

根据你提供的代码，可以看出在搜索年报月数据时，使用了错误的方法 `selectyearReportMonthData`，应该使用正确的方法 `selectyearReportDayData` 来搜索年报日数据，这样就可以正确地获取对应月的日数据，从而解决日期显示不对的问题。

修改方法如下：

public String selectyearReportDataTest2(YearReportData yearReportData){ 
    int l_iID = 1; 
    List<YearReportData> yearList = jiguanService.selectyearReportYearData(yearReportData); //搜索年數據 
    
    //循環寫入子節點 
    for (YearReportData l_dataYear : yearList) { 
        l_dataYear.setId(l_iID++); 
        l_dataYear.setDate(l_dataYear.getDate() + "年"); 
        List<YearReportData> quarterList = jiguanService.selectyearReportQuarterData(l_dataYear); //获取季度数据 
        
        for (YearReportData l_dataQuarter : quarterList) { 
            l_dataQuarter.setId(l_iID++); 
            l_dataQuarter.setDate(l_dataQuarter.getDate() + "季度"); 
            
            //获取对应季度的月数据 
            List<YearReportData> monthList = jiguanService.selectyearReportMonthData(l_dataQuarter); //搜索年报月数据 
            
            for (YearReportData l_dataMonth : monthList) { 
                l_dataMonth.setId(l_iID++); 
                l_dataMonth.setDate(l_dataMonth.getDate() + "月"); 
                
                //获取对应月的日数据 
                List<YearReportData> dayList = jiguanService.selectyearReportDayData(l_dataMonth); //搜索年报日数据 
                l_dataMonth.setChildren(dayList); 
            } 
            
            l_dataQuarter.setChildren(monthList); //季度中写入月数据 
        } 
        
        l_dataYear.setChildren(quarterList); 
    } 
    
    Gson l_gson = new Gson(); //Gson方法初始化 
    String l_JsonAllData = l_gson.toJson(yearList); 
    return l_JsonAllData; 
}

在修改后的代码中，通过修改获取年报日数据的方法，确保了日期的正确显示，同时也更加符合预期的树状结构，年数据对应日数据，不会出现混在一起的现象。