AttributeError: 'Document' object has no attribute 'get'
时间: 2024-08-12 17:02:17 浏览: 72
`AttributeError: 'Document' object has no attribute 'get'` 这是一个常见的Python错误,它发生在尝试访问一个对象的属性或方法时,但是这个对象实际上并没有这个属性。在这里,`Document` 可能是你正在使用的某个类的对象,而`get` 是你试图从该对象上调用的一个不存在的方法。
例如,如果你有一个名为 `document` 的 `Document` 类实例,并且这个类没有定义 `get` 方法,那么当你像下面这样尝试调用:
```python
document.get(some_argument)
```
就会引发这个错误。解决这个问题通常需要检查以下几个步骤:
1. 确认`Document`类是否真的应该有`get`方法,如果没有,考虑修改你的代码逻辑或者添加相应的方法。
2. 检查是不是拼写错误或者大小写问题,因为 Python 是区分大小写的。
3. 如果`get`是从其他库导入的,确保已经正确地导入了。
相关问题
AttributeError: 'PDFXRef' object has no attribute 'get_subtype'
这个错误通常是由于PDFMiner版本不兼容导致的。建议您检查您的PDFMiner版本是否与您的代码兼容。您可以尝试更新PDFMiner版本或使用与您的代码兼容的PDFMiner版本。
以下是一个可能的解决方案:
```python
# 导入所需的PDFMiner库
from pdfminer.pdfparser import PDFParser
from pdfminer.pdfdocument import PDFDocument
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.pdfdevice import PDFDevice
from pdfminer.pdfpage import PDFPage
from pdfminer.layout import LAParams, LTTextBoxHorizontal
# 打开PDF文件
fp = open('example.pdf', 'rb')
# 创建PDF解析器对象
parser = PDFParser(fp)
# 创建PDF文档对象
document = PDFDocument(parser)
# 检查文档是否可用
if not document.is_extractable:
raise PDFTextExtractionNotAllowed
# 创建PDF资源管理器对象
rsrcmgr = PDFResourceManager()
# 创建PDF设备对象
device = PDFDevice(rsrcmgr)
# 创建PDF解释器对象
interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
# 处理每一页
for page in PDFPage.create_pages(document):
interpreter.process_page(page)
layout = device.get_result()
# 处理页面布局
for lt_obj in layout:
if isinstance(lt_obj, LTTextBoxHorizontal):
print(lt_obj.get_text())
```
AttributeError: 'TfidfVectorizer' object has no attribute 'get_feature_names'
这个错误是因为在使用TfidfVectorizer时,调用了get_feature_names_out方法,是该方法已经被弃用了。正确的方法是使用get_feature_names()方法来获取特征名称。下面是一个例子:
```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 创建TfidfVectorizer对象
vectorizer = TfidfVectorizer()
# 假设有一些文本数据
corpus = ['This is the first document.', 'This is the second second document.', 'And the third one.', 'Is this the first document?']
# 将文本数据转换为tf-idf向量
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
# 获取特征名称
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
# 打印特征名称
print(feature_names)
```
输出结果为:
```
['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']
```