C:\Users\伍泓瑾\PycharmProjects\PythonProject\.venv\Scripts\python.exe -X pycache_prefix=C:\Users\伍泓瑾\AppData\Local\JetBrains\PyCharmCE2024.3\cpython-cache "E:/Python/PyCharm Community Edition 2024.3.4/plugins/python-ce/helpers/pydev/pydevd.py" --multiprocess --qt-support=auto --client 127.0.0.1 --port 63196 --file C:\Users\伍泓瑾\PycharmProjects\PythonProject\Amz.py Connected to pydev debugger (build 243.25659.43) Traceback (most recent call last): File "E:\Python\PyCharm Community Edition 2024.3.4\plugins\python-ce\helpers\pydev\pydevd.py", line 1570, in _exec pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\Python\PyCharm Community Edition 2024.3.4\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "C:\Users\伍泓瑾\PycharmProjects\PythonProject\Amz.py", line 42, in <module> soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\伍泓瑾\PycharmProjects\PythonProject\.venv\Lib\site-packages\bs4\__init__.py", line 364, in __init__ raise FeatureNotFound( bs4.exceptions.FeatureNotFound: Couldn't find a tree builder with the features you requested: lxml. Do you need to install a parser library?

时间: 2025-04-11 11:09:59 浏览: 62
<think>嗯,用户在使用BeautifulSoup时遇到了bs4.FeatureNotFound的错误,提示找不到lxml的树构建器。我需要先了解这个问题的原因。根据提供的引用内容,看起来是用户没有正确安装lxml解析器库,或者在使用BeautifulSoup时没有正确指定解析器。 首先,用户可能没有安装lxml库。BeautifulSoup默认使用Python内置的html.parser,但处理某些复杂的XML或HTML时可能需要更高效的解析器,比如lxml。这时候如果用户没有安装lxml,就会报错。引用[2]提到需要进入Python环境检查是否成功导入bs4和lxml,如果安装失败,会提示错误。所以,用户可能需要先安装lxml。 然后,用户可能在代码中错误地指定了解析器。比如,调用BeautifulSoup时写了features='lxml',但系统里没有安装这个库,导致找不到。引用[1]、[3]、[4]都提到了类似的情况,错误信息都是找不到lxml的树构建器,并建议安装解析器库。 接下来,解决步骤应该包括安装lxml库,并确保在代码中使用正确的解析器参数。安装方法可能是通过pip安装,比如pip install lxml。安装后,需要验证是否成功,可以通过在Python交互环境中导入lxml来检查是否报错。此外,用户需要确认在创建BeautifulSoup对象时正确使用了解析器,比如写成BeautifulSoup(html, 'lxml'),而不仅仅是features参数。 另外,可能还需要考虑用户的环境问题,比如虚拟环境中是否安装了lxml,或者是否有多个Python版本导致安装路径错误。但根据提供的引用,主要问题还是安装和正确使用解析器。所以,回答应该先指导用户安装lxml,然后修改代码中的解析器参数,最后验证是否解决。 最后,生成相关问题可能涉及其他解析器的使用,比如html5lib,或者如何处理不同的解析器导致的性能差异,以及常见的解析错误排查方法。</think>### 解决BeautifulSoup中找不到lxml解析器的方法 #### 步骤说明 1. **安装`lxml`解析器库** 若未安装`lxml`,BeautifulSoup无法调用该解析器,导致`FeatureNotFound`错误。通过以下命令安装: ```bash pip install lxml ``` 安装后验证是否成功(如引用[2]所述): ```python import bs4 import lxml # 若无报错,则安装成功 ``` 2. **修改代码中的解析器配置** 确保在创建BeautifulSoup对象时**显式声明使用`lxml`解析器**: ```python from bs4 import BeautifulSoup # 使用XML解析(需lxml支持) soup = BeautifulSoup(xml_content, "lxml-xml") # 或使用HTML解析 soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml") ``` 3. **备用方案:使用其他解析器** 若因环境限制无法安装`lxml`,可改用Python内置的`html.parser`: ```python soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser") ``` 或安装`html5lib`(需额外安装库): ```bash pip install html5lib ``` ```python soup = BeautifulSoup(html_content, "html5lib") ``` #### 错误原因分析 - **未安装`lxml`**:直接引发`FeatureNotFound`错误(如引用[3][^3]和[4][^4]所述)。 - **解析器名称拼写错误**:例如将`lxml`误写为`xml`或`lxml-xml`(后者仅适用于XML解析)。 #### 验证示例 ```python # 测试代码 from bs4 import BeautifulSoup html = "<html><body><p>Test</p></body></html>" try: soup = BeautifulSoup(html, "lxml") print("解析成功!") except Exception as e: print(f"错误:{e}") ``` ---
阅读全文

相关推荐

E:\60061\6006\.venv\Scripts\python.exe -X pycache_prefix=C:\Users\60193\AppData\Local\JetBrains\PyCharm2024.3\cpython-cache "D:/app/PyCharm 2024.3.2/plugins/python-ce/helpers/pydev/pydevd.py" --multiprocess --qt-support=auto --client 127.0.0.1 --port 52064 --file E:\60061\6006\main.py 已连接到 pydev 调试器(内部版本号 243.23654.177)Ivy Default Cache set to: C:\Users\60193\.ivy2\cache The jars for the packages stored in: C:\Users\60193\.ivy2\jars :: loading settings :: url = jar:file:/E:/60061/6006/.venv/Lib/site-packages/pyspark/jars/ivy-2.4.0.jar!/org/apache/ivy/core/settings/ivysettings.xml org.elasticsearch#elasticsearch-spark-30_2.12 added as a dependency :: resolving dependencies :: org.apache.spark#spark-submit-parent-83c4dc50-e480-436a-860b-83a4536b8e9b;1.0 confs: [default] found org.elasticsearch#elasticsearch-spark-30_2.12;7.17.13 in central found org.scala-lang#scala-reflect;2.12.8 in central found org.slf4j#slf4j-api;1.7.6 in central found commons-logging#commons-logging;1.1.1 in central found javax.xml.bind#jaxb-api;2.3.1 in central found com.google.protobuf#protobuf-java;2.5.0 in central found org.apache.spark#spark-yarn_2.12;3.0.1 in central :: resolution report :: resolve 289ms :: artifacts dl 10ms :: modules in use: com.google.protobuf#protobuf-java;2.5.0 from central in [default] commons-logging#commons-logging;1.1.1 from central in [default] javax.xml.bind#jaxb-api;2.3.1 from central in [default] org.apache.spark#spark-yarn_2.12;3.0.1 from central in [default] org.elasticsearch#elasticsearch-spark-30_2.12;7.17.13 from central in [default] org.scala-lang#scala-reflect;2.12.8 from central in [default] org.slf4j#slf4j-api;1.7.6 from central in [default] --------------------------------------------------------------------- | | modules || artifacts | | conf | number| search|dwnlded|evicted|| number|dwnlded| --------------------------------------------------------------------- | default

C:\Users\毛有嘉\PycharmProjects\PythonProject6\.venv\Scripts\python.exe -X pycache_prefix=C:\Users\毛有嘉\AppData\Local\JetBrains\PyCharm2024.3\cpython-cache "C:/Users/毛有嘉/AppData/Local/Programs/PyCharm Professional 2024.3.3/plugins/python-ce/helpers/pydev/pydevd.py" --multiprocess --qt-support=auto --client 127.0.0.1 --port 57453 --file C:\Users\毛有嘉\PycharmProjects\PythonProject6\合并.py 已连接到 pydev 调试器(内部版本号 243.24978.54)Traceback (most recent call last): File "C:\Users\毛有嘉\AppData\Local\Programs\PyCharm Professional 2024.3.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\pydevd.py", line 1570, in _exec pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\毛有嘉\AppData\Local\Programs\PyCharm Professional 2024.3.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "C:\Users\毛有嘉\PycharmProjects\PythonProject6\合并.py", line 18, in <module> merged_data = pd.merge(merged_data, data, on='ID', how='outer', suffixes=('_left', '_right')) # 自定义后缀避免冲突 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\毛有嘉\PycharmProjects\PythonProject6\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 184, in merge return op.get_result(copy=copy) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\毛有嘉\PycharmProjects\PythonProject6\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 888, in get_result result = self._reindex_and_concat( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\毛有嘉\PycharmProjects\PythonProject6\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 840, in _reindex_and_concat llabels, rlabels = _items_overlap_with_suffix( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\毛有嘉\PycharmProjects\PythonProject6\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 2757, in _items_overlap_with_suffix raise MergeError( pandas.errors.MergeError: Passing 'suffixes' which cause duplicate columns {'householdID_left', 'communityID_left'} is not allowed.

C:\Users\26568\PycharmProjects\pythonProject\.venv\Scripts\python.exe C:\Users\26568\PycharmProjects\pythonProject\.venv\dazhongdianping.py Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\26568\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.331 seconds. Prefix dict has been built successfully. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\26568\PycharmProjects\pythonProject\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3805, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "index.pyx", line 167, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "index.pyx", line 196, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\\_libs\\hashtable_class_helper.pxi", line 7081, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\\_libs\\hashtable_class_helper.pxi", line 7089, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 'sentiment' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\26568\PycharmProjects\pythonProject\.venv\dazhongdianping.py", line 164, in <module> ipa_df = calculate_ipa_metrics(df, attribute_map) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\26568\PycharmProjects\pythonProject\.venv\dazhongdianping.py", line 151, in calculate_ipa_metrics performance = df.loc[mask, 'sentiment'].mean() ~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\26568\PycharmProjects\pythonProject\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1184, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\26568\PycharmProjects\pythonProject\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1368, in _getitem_tuple return self._getitem_lowerdim(tup) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\26568\PycharmProjects\pythonProject\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1065, in _getitem_lowerdim section = self._getitem_axis(key, axis=i) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\26568\PycharmProjects\pythonProject\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1431, in _getitem_axis return self._get_label(key, axis=axis) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\26568\PycharmProjects\pythonProject\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1381, in _get_label return self.obj.xs(label, axis=axis) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\26568\PycharmProjects\pythonProject\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 4287, in xs return self[key] ~~~~^^^^^ File "C:\Users\26568\PycharmProjects\pythonProject\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4102, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\26568\PycharmProjects\pythonProject\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3812, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 'sentiment'为什么会出错

import sys; print('Python %s on %s' % (sys.version, sys.platform)) D:\pythonFile\wentuo-python\.venv\Scripts\python.exe -X pycache_prefix=C:\Users\Administrator\AppData\Local\JetBrains\PyCharm2024.3\cpython-cache "D:/PyCharm 2024.3.5/plugins/python-ce/helpers/pydev/pydevd.py" --module --multiprocess --qt-support=auto --client 127.0.0.1 --port 49440 --file uvicorn main:app --reload Connected to pydev debugger (build 243.26053.29) INFO: Will watch for changes in these directories: ['D:\\pythonFile\\wentuo-python'] INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) INFO: Started reloader process [10464] using StatReload Process SpawnProcess-1: Traceback (most recent call last): File "D:\python-3.13.2\Lib\multiprocessing\process.py", line 313, in _bootstrap self.run() ~~~~~~~~^^ File "D:\python-3.13.2\Lib\multiprocessing\process.py", line 108, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) ~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pythonFile\wentuo-python\.venv\Lib\site-packages\uvicorn\_subprocess.py", line 80, in subprocess_started target(sockets=sockets) ~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pythonFile\wentuo-python\.venv\Lib\site-packages\uvicorn\server.py", line 66, in run return asyncio.run(self.serve(sockets=sockets)) ~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python-3.13.2\Lib\asyncio\runners.py", line 195, in run return runner.run(main) ~~~~~~~~~~^^^^^^ File "D:\python-3.13.2\Lib\asyncio\runners.py", line 118, in run return self._loop.run_until_complete(task) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^ File "D:\python-3.13.2\Lib\asyncio\base_events.py", line 725, in run_until_complete return future.result() ~~~~~~~~~~~~~^^ File "D:\pythonFile\wentuo-python\.venv\Lib\site-packages\uvicorn\server.py", line 70, in serve await self._serve(sockets) File "D:\pythonFile\wentuo-python\.venv\Lib\site-packages\uvicorn\server.py", line 77, in _serve config.load() ~~~~~~~~~~~^^ File "D:\pythonFile\wentuo-python\.venv\Lib\site-packages\uvicorn\config.py", line 435, in load self.loaded_app = import_from_string(self.app) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^ File "D:\pythonFile\wentuo-python\.venv\Lib\site-packages\uvicorn\importer.py", line 19, in import_from_string module = importlib.import_module(module_str) File "D:\python-3.13.2\Lib\importlib\__init__.py", line 88, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1387, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1331, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 935, in _load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 1026, in exec_module File "<frozen importlib._bootstrap>", line 488, in _call_with_frames_removed File "D:\pythonFile\wentuo-python\main.py", line 7, in <module> uvicorn.run(app, host=settings.HOST, port=settings.PORT) ~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pythonFile\wentuo-python\.venv\Lib\site-packages\uvicorn\main.py", line 579, in run server.run() ~~~~~~~~~~^^ File "D:\pythonFile\wentuo-python\.venv\Lib\site-packages\uvicorn\server.py", line 66, in run return asyncio.run(self.serve(sockets=sockets)) ~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python-3.13.2\Lib\asyncio\runners.py", line 191, in run raise RuntimeError( "asyncio.run() cannot be called from a running event loop") RuntimeError: asyncio.run() cannot be called from a running event loop <sys>:0: RuntimeWarning: coroutine 'Server.serve' was never awaited RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback

最新修改后报错,怎么修改 C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Scripts\python.exe D:\funasr_test\main6-8b-5g.py Notice: ffmpeg is not installed. torchaudio is used to load audio If you want to use ffmpeg backend to load audio, please install it by: sudo apt install ffmpeg # ubuntu # brew install ffmpeg # mac funasr version: 1.2.4. Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch 2025-03-06 19:14:51,188 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch 2025-03-06 19:14:53,802 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large 2025-03-06 19:14:54,453 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Building prefix dict from the default dictionary ... DEBUG:jieba:Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\QwQ\AppData\Local\Temp\jieba.cache DEBUG:jieba:Loading model from cache C:\Users\QwQ\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.339 seconds. DEBUG:jieba:Loading model cost 0.339 seconds. Prefix dict has been built successfully. DEBUG:jieba:Prefix dict has been built successfully. Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained. ERROR:root:模型加载失败: rope_scaling must be a dictionary with with two fields, type and factor, got {'factor': 8.0, 'low_freq_factor': 1.0, 'high_freq_factor': 4.0, 'original_max_position_embeddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} Traceback (most recent call last): File "D:\funasr_test\main6-8b-5g.py", line 103, in _load_model self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\models\auto\auto_factory.py", line 526, in from_pretrained config, kwargs = AutoConfig.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\models\auto\configuration_auto.py", line 1099, in from_pretrained return config_class.from_dict(config_dict, **unused_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 774, in from_dict config = cls(**config_dict) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\models\llama\configuration_llama.py", line 160, in __init__ self._rope_scaling_validation() File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\models\llama\configuration_llama.py", line 180, in _rope_scaling_validation raise ValueError( ValueError: rope_scaling must be a dictionary with with two fields, type and factor, got {'factor': 8.0, 'low_freq_factor': 1.0, 'high_freq_factor': 4.0, 'original_max_position_embeddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'}

这个报错是为什么C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Scripts\python.exe D:\funasr_test\main5.py Notice: ffmpeg is not installed. torchaudio is used to load audio If you want to use ffmpeg backend to load audio, please install it by: sudo apt install ffmpeg # ubuntu # brew install ffmpeg # mac funasr version: 1.2.4. Check update of funasr, and it would cost few times. You may disable it by set disable_update=True in AutoModel You are using the latest version of funasr-1.2.4 Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch 2025-03-06 11:43:40,181 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch 2025-03-06 11:43:42,850 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large 2025-03-06 11:43:43,568 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Building prefix dict from the default dictionary ... DEBUG:jieba:Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\QwQ\AppData\Local\Temp\jieba.cache DEBUG:jieba:Loading model from cache C:\Users\QwQ\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.378 seconds. DEBUG:jieba:Loading model cost 0.378 seconds. Prefix dict has been built successfully. DEBUG:jieba:Prefix dict has been built successfully. Sliding Window Attention is enabled but not implemented for sdpa; unexpected results may be encountered. ERROR:root:模型加载失败: Some modules are dispatched on the CPU or the disk. Make sure you have enough GPU RAM to fit the quantized model. If you want to dispatch the model on the CPU or the disk while keeping these modules in 32-bit, you need to set llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True and pass a custom device_map to from_pretrained. Check https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/quantization#offload-between-cpu-and-gpu for more details. Traceback (most recent call last): File "D:\funasr_test\main5.py", line 101, in _load_model self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\models\auto\auto_factory.py", line 564, in from_pretrained return model_class.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\modeling_utils.py", line 262, in _wrapper return func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\modeling_utils.py", line 4262, in from_pretrained hf_quantizer.validate_environment(device_map=device_map) File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\quantizers\quantizer_bnb_4bit.py", line 103, in validate_environment raise ValueError( ValueError: Some modules are dispatched on the CPU or the disk. Make sure you have enough GPU RAM to fit the quantized model. If you want to dispatch the model on the CPU or the disk while keeping these modules in 32-bit, you need to set llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True and pass a custom device_map to from_pretrained. Check https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/quantization#offload-between-cpu-and-gpu for more details. 进程已结束,退出代码为 1

D:\python\python3.12.0\python.exe D:\python-learn\520.py smart_open library not found; falling back to local-filesystem-only set LOG_LEVEL WARNING Synonyms: v3.23.3, Project home: https://github.com/chatopera/Synonyms/ Project Sponsored by Chatopera deliver your chatbots with Chatopera Cloud Services --> https://bot.chatopera.com Module file path: D:\python\python3.12.0\Lib\site-packages\synonyms\synonyms.py ************ NOTICE ************ Require license to download model package, purchase from https://store.chatopera.com/product/syns001 ******************************** >> Synonyms load wordseg dict [D:\python\python3.12.0\Lib\site-packages\synonyms\data\vocab.txt] ... Building prefix dict from D:\python\python3.12.0\Lib\site-packages\synonyms\data\vocab.txt ... DEBUG:jieba:Building prefix dict from D:\python\python3.12.0\Lib\site-packages\synonyms\data\vocab.txt ... Loading model from cache C:\Users\zzq\AppData\Local\Temp\jieba.uad60535ab26e2333afe60c3b9b55a0d2.cache DEBUG:jieba:Loading model from cache C:\Users\zzq\AppData\Local\Temp\jieba.uad60535ab26e2333afe60c3b9b55a0d2.cache Loading model cost 0.989 seconds. DEBUG:jieba:Loading model cost 0.989 seconds. Prefix dict has been built successfully. DEBUG:jieba:Prefix dict has been built successfully. >> Synonyms on loading stopwords [D:\python\python3.12.0\Lib\site-packages\synonyms\data\stopwords.txt] ... >> Synonyms on loading vectors [D:\python\python3.12.0\Lib\site-packages\synonyms\data\words.vector.gz] ... Traceback (most recent call last): File "D:\python-learn\520.py", line 1, in <module> import synonyms File "D:\python\python3.12.0\Lib\site-packages\synonyms\__init__.py", line 14, in <module> from .synonyms import * File "D:\python\python3.12.0\Lib\site-packages\synonyms\synonyms.py", line 174, in <module> _vectors = _load_w2v(model_file=_f_model) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python\python3.12.0\Lib\site-packages\synonyms\synonyms.py", line

(.venv) PS E:\MetaGPT> uv pip install metagpt[all] Resolved 62 packages in 288ms × Failed to build pyyaml==6.0 ├─▶ The build backend returned an error ╰─▶ Call to setuptools.build_meta.build_wheel failed (exit code: 1) [stdout] running egg_info writing lib\PyYAML.egg-info\PKG-INFO writing dependency_links to lib\PyYAML.egg-info\dependency_links.txt writing top-level names to lib\PyYAML.egg-info\top_level.txt [stderr] Traceback (most recent call last): File "<string>", line 14, in <module> requires = get_requires_for_build({}) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\uv\cache\builds-v0\.tmpaj47oT\Lib\site-packages\setuptools\build_meta.py", line 334, in get_requires_for_build_wheel return self._get_build_requires(config_settings, requirements=[]) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\uv\cache\builds-v0\.tmpaj47oT\Lib\site-packages\setuptools\build_meta.py", line 304, in _get_build_requires self.run_setup() ~~~~~~~~~~~~~~^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\uv\cache\builds-v0\.tmpaj47oT\Lib\site-packages\setuptools\build_meta.py", line 320, in run_setup exec(code, locals()) ~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^ File "<string>", line 288, in <module> File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\uv\cache\builds-v0\.tmpaj47oT\Lib\site-packages\setuptools\__init__.py", line 117, in setup return distutils.core.setup(**attrs) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\uv\cache\builds-v0\.tmpaj47oT\Lib\site-packages\setuptools\_distutils\core.py", line 186, in setup return run_commands(dist) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\uv\cache\builds-v0\.tmpaj47oT\Lib\site-packages\setuptools\_distutils\core.py", line 202, in run_comma

最新推荐

recommend-type

计算机就业指导.docx

计算机就业指导.docx
recommend-type

C语言指针习题及答案.doc

C语言指针习题及答案.doc
recommend-type

iBatisNet基础教程:入门级示例程序解析

iBatisNet是一个流行的.NET持久层框架,它提供了数据持久化层的解决方案。这个框架允许开发者通过配置文件或XML映射文件来操作数据库,从而将数据操作与业务逻辑分离,提高了代码的可维护性和扩展性。由于它具备与Java领域广泛使用的MyBatis类似的特性,对于Java开发者来说,iBatisNet易于上手。 ### iBatisNet入门关键知识点 1. **框架概述**: iBatisNet作为一个持久层框架,其核心功能是减少数据库操作代码。它通过映射文件实现对象与数据库表之间的映射,使得开发者在处理数据库操作时更加直观。其提供了一种简单的方式,让开发者能够通过配置文件来管理SQL语句和对象之间的映射关系,从而实现对数据库的CRUD操作(创建、读取、更新和删除)。 2. **配置与初始化**: - **配置文件**:iBatisNet使用配置文件(通常为`SqlMapConfig.xml`)来配置数据库连接和SQL映射文件。 - **环境设置**:包括数据库驱动、连接池配置、事务管理等。 - **映射文件**:定义SQL语句和结果集映射到对象的规则。 3. **核心组件**: - **SqlSessionFactory**:用于创建SqlSession对象,它类似于一个数据库连接池。 - **SqlSession**:代表一个与数据库之间的会话,可以执行SQL命令,获取映射对象等。 - **Mapper接口**:定义与数据库操作相关的接口,通过注解或XML文件实现具体方法与SQL语句的映射。 4. **基本操作**: - **查询(SELECT)**:使用`SqlSession`的`SelectList`或`SelectOne`方法从数据库查询数据。 - **插入(INSERT)**:使用`Insert`方法向数据库添加数据。 - **更新(UPDATE)**:使用`Update`方法更新数据库中的数据。 - **删除(DELETE)**:使用`Delete`方法从数据库中删除数据。 5. **数据映射**: - **一对一**:单个记录与另一个表中的单个记录之间的关系。 - **一对多**:单个记录与另一个表中多条记录之间的关系。 - **多对多**:多个记录与另一个表中多个记录之间的关系。 6. **事务处理**: iBatisNet不会自动处理事务,需要开发者手动开始事务、提交事务或回滚事务。开发者可以通过`SqlSession`的`BeginTransaction`、`Commit`和`Rollback`方法来控制事务。 ### 具体示例分析 从文件名称列表可以看出,示例程序中包含了完整的解决方案文件`IBatisNetDemo.sln`,这表明它可能是一个可视化的Visual Studio解决方案,其中可能包含多个项目文件和资源文件。示例项目可能包括了数据库访问层、业务逻辑层和表示层等。而`51aspx源码必读.txt`文件可能包含关键的源码解释和配置说明,帮助开发者理解示例程序的代码结构和操作数据库的方式。`DB_51aspx`可能指的是数据库脚本或者数据库备份文件,用于初始化或者恢复数据库环境。 通过这些文件,我们可以学习到如何配置iBatisNet的环境、如何定义SQL映射文件、如何创建和使用Mapper接口、如何实现基本的CRUD操作,以及如何正确地处理事务。 ### 学习步骤 为了有效地学习iBatisNet,推荐按照以下步骤进行: 1. 了解iBatisNet的基本概念和框架结构。 2. 安装.NET开发环境(如Visual Studio)和数据库(如SQL Server)。 3. 熟悉示例项目结构,了解`SqlMapConfig.xml`和其他配置文件的作用。 4. 学习如何定义和使用映射文件,如何通过`SqlSessionFactory`和`SqlSession`进行数据库操作。 5. 逐步实现增删改查操作,理解数据对象到数据库表的映射原理。 6. 理解并实践事务处理机制,确保数据库操作的正确性和数据的一致性。 7. 通过`51aspx源码必读.txt`学习示例项目的代码逻辑,加深理解。 8. 在数据库中尝试运行示例程序的SQL脚本,观察操作结果。 9. 最后,尝试根据实际需求调整和扩展示例程序,加深对iBatisNet的掌握。 ### 总结 iBatisNet是一个为.NET环境量身定制的持久层框架,它使数据库操作变得更加高效和安全。通过学习iBatisNet的入门示例程序,可以掌握.NET中数据持久化的高级技巧,为后续的复杂数据处理和企业级应用开发打下坚实的基础。
recommend-type

【Dify工作流应用搭建指南】:一站式掌握文档图片上传系统的构建与优化

# 1. Dify工作流应用概述 在现代IT行业中,工作流自动化逐渐成为推动效率和减少人为错误的关键因素。本章将介绍Dify工作流应用的基本概念、核心优势以及应用场景,以助于理解其在企业流程中的重要性。 ## 工作流的定义与重要性 工作流是一系列按照既定顺序完成任务的过程,它旨在实现任务分配、管理和监控的自动化。在企业环境中,工作流应用可以提高任务执行效率、降低
recommend-type

Tree-RAG

<think>我们正在讨论Tree-RAG技术,需要结合用户提供的引用和之前对话中的技术背景。用户之前的问题是关于电力行业设备分析报告中Fine-tuned LLM与RAG的结合,现在转向Tree-RAG技术原理、应用场景及与传统RAG的对比。 根据引用[1]和[4]: - 引用[1]提到GraphRAG与传统RAG的7大区别,指出GraphRAG有更好的数据扩展性,但索引创建和查询处理更复杂。 - 引用[4]提到RAPTOR(Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval),这是一种Tree-RAG的实现,通过层次
recommend-type

VC数据库实现员工培训与仓库管理系统分析

### VC数据库实例:员工培训系统、仓库管理系统知识点详解 #### 员工培训系统 员工培训系统是企业用来管理员工教育和培训活动的平台,它使得企业能够有效地规划和执行员工的培训计划,跟踪培训进程,评估培训效果,并且提升员工的技能水平。以下是员工培训系统的关键知识点: 1. **需求分析**:首先需要了解企业的培训需求,包括员工当前技能水平、岗位要求、职业发展路径等。 2. **课程管理**:系统需要具备创建和管理课程的能力,包括课程内容、培训方式、讲师信息、时间安排等。 3. **用户管理**:包括员工信息管理、培训师信息管理以及管理员账户管理,实现对参与培训活动的不同角色进行有效管理。 4. **培训进度跟踪**:系统能够记录员工的培训情况,包括参加的课程、完成的课时、获得的证书等信息。 5. **评估系统**:提供考核工具,如考试、测验、作业提交等方式,来评估员工的学习效果和知识掌握情况。 6. **报表统计**:能够生成各种统计报表,如培训课程参与度报表、员工培训效果评估报表等,以供管理层决策。 7. **系统集成**:与企业其它信息系统,如人力资源管理系统(HRMS)、企业资源规划(ERP)系统等,进行集成,实现数据共享。 8. **安全性设计**:确保培训资料和员工信息的安全,需要有相应的权限控制和数据加密措施。 #### 仓库管理系统 仓库管理系统用于控制和管理仓库内部的物资流转,确保物资的有效存储和及时供应,以及成本控制。以下是仓库管理系统的关键知识点: 1. **库存管理**:核心功能之一,能够实时监控库存水平、跟踪库存流动,预测库存需求。 2. **入库操作**:系统要支持对物品的接收入库操作,包括物品验收、编码、上架等。 3. **出库操作**:管理物品的出库流程,包括订单处理、拣货、打包、发货等环节。 4. **物料管理**:对物料的分类管理、有效期管理、质量状态管理等。 5. **仓库布局优化**:系统应具备优化仓库布局功能,以提高存储效率和拣选效率。 6. **设备管理**:管理仓库内使用的各种设备,如叉车、货架、输送带等的维护和调度。 7. **数据报表**:生成各类数据报表,如库存报表、周转报表、成本报表等,提供管理决策支持。 8. **条码与RFID技术**:通过条码扫描或RFID技术,实现仓库作业的自动化和快速识别。 9. **系统集成**:与供应链管理系统(SCM)、制造执行系统(MES)、订单管理系统等进行集成,提升整个供应链的效率。 #### 文件名称列表解读 1. **第04章仓库管理系统**:这部分内容很可能是整个培训或教学材料中关于仓库管理系统的核心章节。它可能详细介绍了仓库管理系统的功能模块、操作流程、数据结构、安全性和维护等内容。 2. **第03章员工培训系统**:这一章节专注于讲解员工培训系统的设计和实施。可能包含培训系统的架构设计、用户交互设计、数据库设计、安全性考虑、系统测试及案例分析等。 通过对以上系统的学习和应用,可以理解IT系统在企业管理中所扮演的角色,提升企业管理效率和员工技能水平。同时,掌握这些系统的设计与实现,对于IT专业人员来说具有重要的实践价值。
recommend-type

【IFIX 4.5 MB1 驱动更新深度解析】:专家分享关键步骤,避免更新陷阱

# 摘要 本文全面介绍了IFIX 4.5 MB1驱动更新的各个方面,包括技术基础、更新的必要性、实践步骤、避免更新陷阱的策略和案例分析。首先概述了IFIX 4.5 MB1的驱动更新概览和技术架构,强调了更新对于提升系统性能和安全性的重要性。然后,具体阐述了更新前的准备、具体操作步骤以及更新后的验证和问题处理。为规避风险,文章接着提出风险评估、预防措施以及更新后的监控和维护方法。最后,通过成功和失败的案例分析,提供了实用的专
recommend-type

display: grid;瀑布流

<think>我们正在解决使用CSS Grid实现瀑布流布局时的重排问题。瀑布流布局中,项目通常具有不同的高度,并按列排列,每列项目依次填充,形成类似瀑布的效果。使用Grid布局时,如果不采取特殊措施,项目会严格遵循网格轨道,导致出现空白间隙或破坏视觉顺序的重排问题。 引用[1]提到Grid布局提供了强大的布局能力,但需要平衡功能性和性能。引用[2]和引用[3]都提到了瀑布流布局的动态内容排版问题,以及使用容器查询和JavaScript计算的方法。 解决方案思路: 1. 使用Grid布局创建列结构,但允许项目跨越多个行,从而避免严格网格带来的空白。 2. 结合JavaScript动
recommend-type

C++实现高效文件传输源码解析

根据给定的信息,可以看出我们主要讨论的是“C++文件传输源码”。以下是关于C++文件传输源码的详细知识点: 1. C++基础知识点: - C++是一种静态类型的、编译式的、通用的编程语言。 - 它支持面向对象编程(OOP)的多个概念,比如封装、继承和多态。 - 文件传输功能通常涉及到输入输出流(iostream)和文件系统库(file system)。 - C++标准库提供了用于文件操作的类,如`<fstream>`中的`ifstream`(文件输入流)和`ofstream`(文件输出流)。 2. 文件传输概念: - 文件传输通常指的是在不同系统、网络或存储设备间传递文件的过程。 - 文件传输可以是本地文件系统的操作,也可以是通过网络协议(如TCP/IP)进行的远程传输。 - 在C++中进行文件传输,我们可以编写程序来读取、写入、复制和移动文件。 3. C++文件操作: - 使用`<fstream>`库中的`ifstream`和`ofstream`类可以进行简单的文件读写操作。 - 对于文件的读取,可以创建一个`ifstream`对象,并使用其`open`方法打开文件,然后使用`>>`运算符或`getline`函数读取文件内容。 - 对于文件的写入,可以创建一个`ofstream`对象,并同样使用`open`方法打开文件,然后使用`<<`运算符或`write`方法写入内容。 - 使用`<filesystem>`库可以进行更复杂的文件系统操作,如创建、删除、重命名和移动目录或文件。 4. 网络文件传输: - 在网络中进行文件传输,会涉及到套接字编程(socket programming)。 - C++提供了`<sys/socket.h>`(在Unix-like系统中)和`<winsock2.h>`(在Windows系统中)用于网络编程。 - 基本的网络文件传输流程包括:创建服务器和客户端套接字,绑定和监听端口,连接建立,数据传输,最后关闭连接。 - 在C++中进行网络编程还需要正确处理异常和错误,以及实现协议如TCP/IP或UDP/IP来确保数据传输的可靠性。 5. 实现文件传输的源码解读: - C++文件传输源码可能会包含多个函数或类,用于处理不同的文件传输任务。 - 一个典型的源码文件可能会包含网络监听、数据包处理、文件读写等功能模块。 - 代码中可能会涉及多线程或异步IO,以提高文件传输的效率和响应速度。 - 安全性也是重要的考虑因素,源码中可能会实现加密解密机制以保护传输数据。 6. 实践中的应用: - 在实际应用中,C++文件传输源码可能被用于文件共享服务、分布式系统、网络备份工具等。 - 了解和掌握文件传输的源码,可以为开发者提供定制和优化文件传输服务的机会。 - 考虑到性能和资源限制,进行文件传输的源码优化也是必要的,比如在大数据量传输时实现缓冲机制、流控制、重传机制等。 7. 常见问题与调试技巧: - 编写文件传输代码时,常见的问题包括路径错误、权限问题、网络中断和数据不完整等。 - 调试时可以使用C++的断点调试、日志记录和单元测试来检查和确认代码的正确性。 - 处理网络文件传输时,还可能需要借助网络分析工具来诊断网络问题。 以上知识点涵盖了C++文件传输源码的多个方面,包括基础编程、文件操作、网络编程、安全性以及实践应用等。对于想要深入理解和实现C++文件传输功能的开发者来说,这些知识是必备的。掌握这些知识可以大大提高在C++环境下开发文件传输功能的效率和质量。
recommend-type

【IFIX 4.5 MB1 驱动安装与配置指南】:专业步骤解析,确保一次性成功安装

# 摘要 本文针对IFIX 4.5 MB1驱动进行了全面的探讨,涵盖了系统要求、安装前准备、详细的安装步骤、配置与优化,以及案例分析。首先介绍了IFIX 4.5 MB1驱动的功能与应用环境,然后详细阐述了安装前的系统要求、准备工作以及如何获取并验证驱动资源。第三章详细说明了驱动安装向导的使用、系统检测、实际安装操作步骤及后续的验证和测试。第四章则深入探讨了驱动的配置、性能优化、故障排查与修复。最后,在第五章中,通过不同场景下的应用案例,展示了驱动的实际应用价值和与其他设备驱动协同工作的能力,同时对未来驱动的更新和维护提出了展望。本文旨在为技术人员提供一个全面的指南,以确保IFIX 4.5 MB