cannot import name 'naodu_time' from 'global_var' (F:\yxx-demo\suanfa\global_var.py)
时间: 2023-11-28 12:04:43 浏览: 24
这个错误提示是在导入 `global_var` 模块中的 `naodu_time` 变量时出现的。可能有两种原因导致这个错误:
1. `global_var` 模块中没有定义 `naodu_time` 变量,或者变量名写错了。
在这种情况下,需要检查 `global_var` 模块中是否真的定义了 `naodu_time` 变量,并且变量名是否正确。
2. 在导入 `global_var` 模块之前,已经定义了一个名为 `naodu_time` 的变量,并且这个变量的类型与 `global_var` 模块中定义的不同。
在这种情况下,需要检查当前文件中是否已经定义了一个名为 `naodu_time` 的变量,并且这个变量的类型是否与 `global_var` 模块中定义的相同。如果是不同的类型,可以尝试修改变量名或者在导入 `global_var` 模块时使用别名来避免命名冲突。例如:
```
from global_var import naodu_time as gt_naodu_time
```
这样就可以使用 `gt_naodu_time` 来代替 `global_var` 模块中的 `naodu_time` 变量,避免命名冲突。
相关问题
\k_quants.h(145): error C2059: 语法错误:“)” [F:\YYYY\llama.cpp-master-ff966e7\llama.cpp-master-ff966e7\build\ggml.vcxproj]
根据提供的引用信息,你遇到的问题是在编译过程中出现了错误。具体来说,错误信息是"\k_quants.h(145): error C2059: 语法错误:“)”"。根据提供的引用,这个错误可能是在编译GPU版本的llama.cpp文件时出现的,并且与选项'gpu-architecture'的值为'native'有关。
解决这个问题的步骤如下:
1. 首先,查看编译错误的具体位置,即\k_quants.h文件的第145行。
2. 在该行附近检查代码,查找是否有语法错误,例如缺少分号或括号不匹配等。
3. 如果代码没有明显的语法错误,可以考虑检查编译选项和环境设置是否正确。特别是关于选项'gpu-architecture'的值,确保它被正确定义和使用。
4. 如果是Makefile文件导致的问题,则需要修改Makefile源码,确保编译选项被正确设置。
5. 重新编译代码并进行测试,确保问题已经解决。
请注意,以上步骤仅供参考,具体解决方法可能因个人环境和代码情况而异。建议仔细检查错误信息和相关代码,结合实际情况采取相应的解决措施。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【AI实战】llama.cpp量化cuBLAS编译;nvcc fatal:Value ‘native‘ is not defined for option ‘gpu-...](https://blog.csdn.net/zengNLP/article/details/131576986)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [ubuntu下编译时遇到的错误及解决方式](https://blog.csdn.net/weixin_30267691/article/details/94986381)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
AttributeError: '_csv.writer' object has no attribute 'lstrip'
这个错误通常是因为你尝试在一个CSV Writer对象上使用字符串方法(lstrip)。
CSV Writer对象是用来写入CSV文件的。如果你想在写入CSV文件之前处理字符串,你可以使用字符串方法(如lstrip),然后把处理后的结果写入CSV文件。
例如,你可以使用以下代码将一个文本文件中的每一行的左侧空格删除,并将处理后的结果写入CSV文件:
```
import csv
# 打开文本文件和CSV文件
with open('textfile.txt', 'r') as infile, open('csvfile.csv', 'w', newline='') as outfile:
reader = csv.reader(infile)
writer = csv.writer(outfile)
# 处理每一行并写入CSV文件
for row in reader:
processed_row = [line.lstrip() for line in row]
writer.writerow(processed_row)
```
注意,在这个例子中,lstrip方法是应用在每一行上,而不是CSV Writer对象上。