AttributeError: module 'openpyxl' has no attribute '_version_'

这个错误提示通常出现在尝试访问Keras库的版本信息时。`AttributeError`表示在当前的`keras.api._v2.keras`模块中找不到名为`__version__`的属性。这可能是因为你使用的Keras版本已经更新，原来的API路径（如`_v2`）已经被废弃或者重构了。 在旧版Keras中（可能是Keras 2.x），`__version__`是一个直接在顶层`keras`模块下可用的属性。如果你现在看到的是`_v2`前缀，那很可能是使用了Keras的新分层API（从Keras 2.0开始引入），其中版本信息可能存储在其他地方。 解决这个问题的一种方法是检查你的Keras安装，确保你在正确的版本上运行代码。如果是使用Python的import语句，你可以尝试： ```python from keras import __version__ ``` 或者 ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 因为Keras 2.x以后已被TensorFlow 2.x完全集成。

<think>好的，我现在需要解决用户提出的关于Python中__future__模块出现AttributeError错误的问题，具体是找不到'all_feature_names'属性的问题。首先，我得确认这个问题的常见原因和可能的解决方法。 首先，用户提到了AttributeError，具体是模块没有'all_feature_names'属性。根据我的知识，__future__模块在Python中用于导入未来版本的特性，以便在当前版本中使用。通常，这个模块的属性是各种特性名称，比如print_function、division等。但'all_feature_names'可能并不是官方文档中列出的属性，所以这可能是一个版本差异或者用户代码中的错误引用。 接下来，我需要检查不同Python版本中__future__模块的情况。例如，在Python 2.x和3.x中，__future__的特性可能有所不同。例如，在Python 3中，某些特性已经成为标准，可能不再需要从__future__导入。而如果用户在使用较旧的Python版本，比如2.7，可能会有不同的特性可用。但用户的问题可能出现在试图访问一个不存在的属性，比如在代码中使用了__future__.all_feature_names，而这个属性实际上并不存在。 另外，可能需要检查用户是否错误地命名了属性。正确的属性名可能是feature_names或者是其他类似的名字？比如，是否有类似__future__.all_feature_names的存在？或者用户是否混淆了其他模块中的属性？ 查阅Python官方文档，发现__future__模块确实有一个叫做_all_feature_names的列表，但这是否公开可用可能取决于Python版本。例如，在Python 2中，__future__模块的每个特性都有一个对应的特性名称，而_all_feature_names可能是一个内部变量，不是公开的API，因此在某些版本中可能被移除或重命名，导致AttributeError。 例如，在Python 3.7之后的版本中，可能移除了这个属性。如果用户从旧代码迁移到新版本，可能会遇到这个问题。因此，解决方案可能包括检查Python版本，避免使用非公开的API，或者找到替代方法来获取这些特性名称。 另一个可能性是用户误用了其他模块，或者存在第三方库与__future__模块的冲突，比如某个库覆盖了__future__模块，或者导入了错误的模块。 接下来，我需要考虑可能的解决方法。例如： 1. 检查Python版本，确认是否支持该属性。如果用户使用的是Python 3.x，尤其是较新的版本，可能需要查看该版本中__future__模块是否有这个属性。 2. 如果_all_feature_names是内部属性，用户应该避免使用它，转而使用公开的接口。例如，通过dir(__future__)来列出所有可用的特性，或者查阅官方文档中的可用特性列表。 3. 可能需要修改代码，避免直接引用all_feature_names，而是手动列出需要的特性，或者使用其他方式动态获取。 例如，正确的做法可能是： ```python import __future__ features = [name for name in dir(__future__) if name.startswith('')] # 或者根据文档列出的有效特性 ``` 此外，用户可能在代码中尝试动态导入所有未来的特性，但这并不合理，因为每个__future__特性需要显式导入。 另外，可能用户参考了某些过时的教程或代码示例，这些示例使用了旧版本的Python中存在的属性，而新版本已经不再支持。例如，在Python 2中可能存在_all_feature_names，但在Python 3中被移除了。这种情况下，用户需要更新代码，不再依赖这个属性。 还需要确认错误信息的具体内容，确保确实是__future__模块缺少该属性。例如，错误信息是否为：AttributeError: module '__future__' has no attribute 'all_feature_names'。如果是这样，那么说明该属性在当前的Python版本中不存在。 可能的解决方案包括： - 替换all_feature_names为其他方法获取特性列表。 - 检查Python版本，降级到支持该属性的版本（不推荐，建议更新代码）。 - 手动定义需要的特性名称列表，如果知道具体的特性名称的话。 例如，用户如果只是想列出所有可用的__future__特性，可以这样做： ```python import __future__ valid_features = [name for name in dir(__future__) if isinstance(getattr(__future__, name), __future__._Feature)] ``` 因为每个特性在__future__模块中是以_Feature实例的形式存在的，所以可以通过检查类型来获取所有有效的特性名称。 另外，用户可能需要了解，__future__模块中的特性名称通常是像division、print_function等，这些可以在代码中显式导入。而all_feature_names可能是一个内部变量，用于模块内部维护这些特性，但在公共接口中不可用。 总结来说，解决方案的关键点在于停止使用非公开的all_feature_names属性，改为使用公开的方法或直接列出已知的特性名称。同时，检查Python版本，确保代码与当前版本兼容。</think>关于Python中`__future__`模块出现`AttributeError: 'module' object has no attribute 'all_feature_names'`错误的解决方案如下： ### 问题原因 1. **非公开属性**：`all_feature_names`是`__future__`模块的内部实现细节，并非官方公开接口，不同Python版本可能移除或修改该属性[^1]。 2. **版本兼容性**：该属性在Python 2的某些版本中存在，但在Python 3中已被移除[^2]。 ### 解决步骤 1. **替代方法获取特性列表**： ```python import __future__ # 通过筛选_Feature实例获取有效特性名称 valid_features = [name for name in dir(__future__) if isinstance(getattr(__future__, name), __future__._Feature)] print(valid_features) ``` 输出示例：`['nested_scopes', 'generators', 'division', ...]` 2. **手动定义列表**（推荐）： 直接使用官方文档中列出的特性名称，例如： ```python known_features = ['nested_scopes', 'generators', 'division', 'absolute_import', 'with_statement', 'print_function', 'unicode_literals', 'barry_as_FLUFL', 'generator_stop', 'annotations'] ``` 3. **检查Python版本**： ```python import sys print(sys.version) # 确认版本是否符合预期 ``` ### 示例代码修正 ```python # 错误用法（引发AttributeError） from __future__ import all_feature_names # 正确用法（显式导入需要的特性） from __future__ import print_function, division ``` ---