expected str, bytes or os.PathLike object, not Response 什么

这个错误通常是因为代码中传入了一个 Response 类型的对象，而实际上需要传入一个字符串（str）、字节（bytes）或路径（os.PathLike）对象。可能是代码中某个函数返回了 Response 类型的对象，而后续使用时没有处理好。建议检查代码中传入该函数的参数类型是否正确，或者尝试将 Response 对象转换为需要的类型再进行使用。

相关问题

expected str, bytes or os.PathLike object, not Workbook

这个错误通常发生在试图读取或写入文件时，但传递给函数的参数不是预期的字符串、字节或路径对象。在这个情况下，你可能在试图传递一个打开的 Excel 工作簿对象（Workbook），而不是其文件名或路径。

要解决这个问题，你需要找到你正在使用 Workbook 对象的代码，并确保你传递的是一个字符串、字节或路径对象。如果你需要使用打开的工作簿对象，你可以使用其 `save()` 方法来保存更改。

例如，在上一个示例中，我们在 `process_files()` 方法中打开了多个 Excel 文件，并将它们的第一个工作表复制到绩效总表中。在这个过程中，我们需要使用 `openpyxl.load_workbook()` 函数来打开这些文件。但是，在将工作表复制到绩效总表之前，我们需要确保这些文件已经关闭，否则可能会出现 "expected str, bytes or os.PathLike object, not Workbook" 错误。在这种情况下，我们可以使用 `with` 语句来打开和关闭这些文件，以确保它们被正确地释放：

def process_files(self):
    if not self.summary_file:
        tk.messagebox.showerror("错误", "请先选择绩效总表")
        return

    for file in self.imported_files:
        with openpyxl.load_workbook(file) as wb:
            sheet_names = wb.sheetnames
            first_sheet = sheet_names[0]
            sheet = wb[first_sheet]
            sheet.title = os.path.basename(file).split(".")[0]
            with openpyxl.load_workbook(self.summary_file) as summary_wb:
                summary_wb.create_sheet(sheet.title)
                for row in sheet.rows:
                    summary_wb[sheet.title].append([cell.value for cell in row])
                summary_wb.save(self.summary_text.get("1.0", tk.END).strip())

    self.output_text.insert(tk.END, "已处理完成")

在这个示例中，我们使用 `with` 语句来打开 `wb` 和 `summary_wb` 对象，并在每个文件操作后自动关闭它们。这确保了我们正确地释放了这些文件句柄，并避免了 "expected str, bytes or os.PathLike object, not Workbook" 错误。

expected str, bytes or os.PathLike object, not DataFrame

This error message typically occurs when we try to pass a Pandas DataFrame object to a function or method that expects a string, bytes, or file path.

For instance, if we try to read a CSV file using the `open()` function and pass a DataFrame object instead of a file path, we will get this error message.

To fix this error, we need to check the inputs to the function and ensure that we are passing the correct data type. In the case of reading a CSV file, we should pass the file path as a string, not the DataFrame object itself.