E:\PycharmProjectFile\Python_shixun\PythonProjec022.py:43: FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar instead, but in the future will perform elementwise comparison if id in df['id'].values:

这个警告是因为 Pandas 的版本升级导致的，不影响程序的运行，可以忽略。如果想要避免这个警告，可以将 if 语句改为：

if id in df['id'].to_list():

这样就可以避免这个警告了。

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Traceback (most recent call last): File "E:\PycharmProjectFile\Python_shixun\PythonProjec022.py", line 116, in <module> show_readers() File "E:\PycharmProjectFile\Python_shixun\PythonProjec022.py", line 99, in show_readers print("{}\t{}\t{}\t{}\t{}\t{}\t {}".format(count, reader["id"], reader["name"], reader["gender"], reader["age"], TypeError: 'int' object is not subscriptable

这个错误提示说明你在尝试使用整数类型的对象进行字典的下标操作，但是整数类型的对象是不支持这种操作的。在你的代码中，可能是在遍历读者列表时，有一个 `reader` 对象被错误地赋值为了一个整数类型的值，导致后面在使用 `reader["id"]`、`reader["name"]` 等属性时出现了 `TypeError` 错误。

你可以在出现异常的代码行前添加一些调试代码，例如：

for count, reader in enumerate(readers, start=1):
    print(reader)  # 添加这行代码，查看 reader 变量的值
    print(reader["id"])  # 添加这行代码，查看是否出现异常
    print(reader["name"])  # 添加这行代码，查看是否出现异常
    # ...

通过上面的调试代码，你可以查看到 `reader` 变量的实际取值，以及在使用 `reader["id"]`、`reader["name"]` 等属性时是否出现异常。找到出现异常的原因后，即可对代码进行修正。

Traceback (most recent call last): File "E:\PycharmProjectFile\Python_shixun\test2.py", line 46, in <module> add_bookType() File "E:\PycharmProjectFile\Python_shixun\test2.py", line 39, in add_bookType writer.writerow(Book_Type) _csv.Error: iterable expected, not type

这个错误提示意味着 `writerow()` 方法期望的是可迭代对象，而不是一个类型。你的 `Book_Type` 变量似乎是一个类型，而不是实际数据。

你可以尝试将 `Book_Type` 变量修改为一个包含单个元素的列表，例如：

Book_Type = [book_type]

这样，`Book_Type` 就变成了一个可迭代对象，可以顺利地传递给 `writerow()` 方法。如果你仍然遇到问题，请检查你的代码，确保所有变量都已正确定义并传递给相关方法。