Error in utils::unzip(zip_path, list = TRUE) : zip file 'C:\R\Rdata\diertiretu.xlsx' cannot be opened

这个错误提示说明你指定的文件类型不是zip文件，因此无法使用`utils::unzip`函数解压缩。`utils::unzip`函数只能用于解压缩zip文件。

如果你要读取的文件不是zip文件，你应该使用相应的读取函数来读取该文件。例如，如果你要读取的是Excel文件，你应该使用`readxl`包中的`read_xlsx`函数来读取它：

library(readxl)
data <- read_xlsx("C:/R/Rdata/diertiretu.xlsx")

请注意，你需要使用正斜杠（/）而不是反斜杠（\）来分隔文件路径。如果你在文件路径中使用反斜杠，你需要对每个反斜杠进行转义，例如：

data <- read_xlsx("C:\\R\\Rdata\\diertiretu.xlsx")

希望这个解决方案能够帮助你解决问题。

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ImportError: cannot import name 'cached_path' from 'transformers.file_utils'

`ImportError: cannot import name 'cached_path' from 'transformers.file_utils'` 这个错误提示表明你在尝试从`transformers.file_utils`模块导入名为`cached_path`的函数或变量，但实际上该模块并没有提供这个名称。

在`transformers` v4.0以后，`file_utils.py`里的部分函数已经被重构或移除，包括`cached_path`。现在，如果需要下载和管理文件，推荐使用`HfFolder`类或者` hf_bucket_url`和`http_get`函数。

例如，下载预训练模型文件可以这样做：

from transformers import HfFolder, http_get

folder = HfFolder(root_dir='./models')
url = folder.get_cache_urls(model_id_or_path)
http_get(url, cache_folder=folder.cache_dir, file_name=model_name)

若遇到这个问题，你应该检查一下你的`transformers`库版本，确认是否已更新到最新版，并查看官方文档了解新的文件管理和下载机制。

if '*' in source_path: source_path = '/'.join(source_path.split('/')[0:-1]) if not source_path.endswith('/'): source_path = source_path + '/' if not error_path.endswith('/'): error_path = error_path + '/' source_file_list = S3_Utils.list_files_by_bucket(source_bucket, source_path, file_type=None) source_file_list = [S3_Utils.decomp_s3_url(file_arn, segment="KEY") for file_arn in source_file_list] self.s3_move_file(source_bucket, source_file_list, error_bucket, error_path, self.config.kms_key_id)

这段代码也是 Python 代码，它的作用是将源路径中的所有文件移动到错误路径中，并且通过 S3_Utils 工具类中的 list_files_by_bucket 方法获取到源路径中所有的文件列表。如果源路径中存在通配符 `*`，则代码会将通配符前面的部分作为实际的路径，并将通配符去除。如果源路径或错误路径没有以 `/` 结尾，则代码会在路径末尾添加 `/`。最后，代码调用 s3_move_file 方法将源路径中的文件移动到错误路径中，并且使用 config 中指定的 KMS Key ID 进行加密。具体的实现细节需要查看 s3_move_file 和 list_files_by_bucket 方法的源代码。