python3.10.0+pyinstaller4.7打包，IndexError: tuple index out of range报错的解决方法_python 3.10.0 contains a bug making it unsupportab-CSDN博客

1. 打算用打包一个自己写的小工具，但是打包过程中报错，进行不下去。报错如下： IndexError: tuple index out of range
2. 在CSDN上搜索解决方法，都说是需要更新pyinstaller版本。我的打包环境如下：win10+python3.10.0+pyinstaller4.7 。
3. 尝试了CSDN说的各种方法都解决不了。然后上看了下，pyinstaller4.7实际上已经支持了python3.10.0.
4. 实在没办法，我都准备给python降级了。还好，翻了下讨论区，发现了一个方法，成功解决问题。 找到 C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\Lib\dis.py 文件，修改这个函数

def _unpack_opargs(code):
    extended_arg = 0
    for i in range(0, len(code), 2):
        op = code[i]
        if op >= HAVE_ARGUMENT:
            arg = code[i+1] | extended_arg
            extended_arg = (arg << 8) if op == EXTENDED_ARG else 0
        else:
            arg = None
            extended_arg = 0
        yield (i, op, arg)

5 . 然后就能正常打包了。 6. 很高兴问题顺利解决，在此记录一下，避免大家踩坑。如果帮你解决了问题，记得帮忙点个赞哦。...

上述错误是在打包后的软件中出现，在PyCharm的运行过程中并没有出现。

解决办法，再项目源码里引入

from comtypes.gen.UIAutomationClient import IUIAutomation

前言： 此问题是在Python开发环境下关于UIAutomation的报错问题，问题来源于生产环境中的几台WIN10系统报错。

module 'comtypes.gen.UIAutomationClient' has no attribute 'IUIAutomation'Can not load UIAutomationCore.dll.1, You may need to install Windows Update KB971513 if your OS is Windows XP, see https://github.com/yinkaisheng/WindowsUpdateKB9715...2, you need to use an UIAutomationInitializerInThread object if use uiautomation in a thread, see demos/uiautomation_in_thread.py

因为在生产环境中出现，当时是怀疑是UIAutomationCore.dll在系统中没有生效，所以尝试过如下的方法（以管理员身份执行如下cmd命令），但始终没有效果，该报错还是报错；也怀疑过WIN10上缺少KB971513的补丁，为此还特地找过对应的补丁安装，但是该补丁只适用于Windows XP系统，在安装的时候存在类似“当前系统无法安装”的提示。

>cd C:\Windows\System32
>regsvr32 UIAutomationCore.dll

由于生产环境不联外网，不好远程调试。本地开发环境又复现不出该问题，

所以当时，虽然无奈地将原因归结于未知的系统原因，但只能先弃用有报错的几台WIN10系统，换别的系统进行业务操作。

直到现在，这个问题过去了有将近半年的时间，终于在开发环境上复现了！

初步定位，是在执行control = uiautomation.ControlFromPoint()的语句时出错，于是在此处捕获异常后打印堆栈信息如下：

Traceback (most recent call last):

File "test_hook.py", line 112, in get_mouse

File "uiautomation\uiautomation.py", line 8164, in ControlFromPoint

File "uiautomation\uiautomation.py", line 52, in instance

File "uiautomation\uiautomation.py", line 71, in __init__

File "uiautomation\uiautomation.py", line 60, in __init__

AttributeError: module 'comtypes.gen.UIAutomationClient' has no attribute 'IUIAutomation'

然后根据堆栈信息找到出错位置对应的uiautomation.py源码

class _AutomationClient:

_instance = None

@classmethod

def instance(cls) -> '_AutomationClient':

"""Singleton instance (this prevents com creation on import)."""

if cls._instance is None:

cls._instance = cls()

return cls._instance

def __init__(self):

tryCount = 3

for retry in range(tryCount):

try:

self.UIAutomationCore = comtypes.client.GetModule("UIAutomationCore.dll")

self.IUIAutomation = comtypes.client.CreateObject("{ff48dba4-60ef-4201-aa87-54103eef594e}", interface=self.UIAutomationCore.IUIAutomation)

self.ViewWalker = self.IUIAutomation.RawViewWalker

#self.ViewWalker = self.IUIAutomation.ControlViewWalker

break

except Exception as ex:

if retry + 1 == tryCount:

Logger.WriteLine('''

{}

Can not load UIAutomationCore.dll.

1, You may need to install Windows Update KB971513 if your OS is Windows XP, see https://github.com/yinkaisheng/WindowsUpdateKB9715......

查看所有安装的opencv

pip list | findstr opencv...

AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'cv'_module 'cv2' has no attribute 'cv-CSDN博客

最近看#《OpenCV 3 计算机视觉Python语言实现（原书第2版）》在运行网上下载的随书源代码的时候经常会有故障，查阅资料和相关网页发现，主要是因为OpenCV的版本问题导致的。此处以 4-TenSecondCameraCapture.py为例抛砖引玉给有需要的人一个示例，也给自己留一个笔记。 4-TenSecondCameraCapture书籍提供源代码如下：

import cv2

cameraCapture = cv2.VideoCapture(0)
fps = 30 # an assumption
size = (int(cameraCapture.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
        int(cameraCapture.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
videoWriter = cv2.VideoWriter(
    MyOutputVid.avi, cv2.cv.CV_FOURCC(I,4,2,0), fps, size)

success, frame = cameraCapture.read()
numFramesRemaining = 10 * fps - 1
while success and numFramesRemaining > 0:
    videoWriter.write(frame)
    success, frame = cameraCapture.read()
    numFramesRemaining -= 1

运行后的结果是： 导致这个错误主要是因为下载的代码版本是CV2的版本，但是书上用的是CV3（对，书上的代码没问题）。同时如果你使用本书会发现还有很多类似的问题，在此不一一列举...

sublime text多行光标批量快捷操作

Ctrl+ALT+↓按end定位到行尾

列模式

2. 2Windows：－鼠标右键＋Shift－或者鼠标中键－增加选择：Ctrl，减少选择：Alt
3. 3Linux：－鼠标右键＋Shift－增加选择：Ctrl，减少选择：Alt

sublime text多行光标批量快捷操作
Ctrl+ALT+↓按end定位到行尾

sublimetext常用快捷键

Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：选择多行Ctrl+Shift+Enter：在当前行前插入新行Ctrl+X：删除当前行Ctrl+M：跳转到对应括号Ctrl+U：软撤销，撤销光标位置Ctrl+J：选择标签内容Ctrl+F：查找内容Ctrl+Shift+F：查找并替换Ctrl+H：替换Ctrl+R：前往 methodCtrl+N：新建窗口Ctrl+K+B：开关侧栏Ctrl+Shift+M：选中当前括号内容，重复可选着括号本身Ctrl+F2：设置/删除标记Ctrl+/：注释当前行Ctrl+Shift+/：当前位置插入注释Ctrl+Alt+/：块注释，并Focus到首行，写注释说明用的Ctrl+Shift+A：选择当前标签前后，修改标签用的F11：全屏Shift+F11：全屏免打扰模式，只编辑当前文件Alt+F3：选择所有相同的词Alt+.：闭合标签Alt+Shift+数字：分屏显示Alt+数字：切换打开第N个文件Shift+右键拖动：光标多不，用来更改或插入列内容鼠标的前进后退键可切换Tab文件按Ctrl，依次点击或选取，可需要编辑的多个位置按Ctrl+Shift+上下键，可替换行

选择类

Ctrl+D 选中光标所占的文本，继续操作则会选中下一个相同的文本。
Alt+F3 选中文本按下快捷键，即可一次性选择全部的相同文本进行同时编辑。举个栗子：快速选中并更改所有相同的变量名、函数名等。
Ctrl+L 选中整行，继续操作则继续选择下一行，效果和 Shift+↓ 效果一样。
Ctrl+Shift+L 先选中多行，再按下快捷键，会在每行行尾插入光标，即可同时编辑这些行。
Ctrl+Shift+M 选择括号内的内容（继续选择父括号）。举个栗子：快速选中删除函数中的代码，重写函数体代码或重写括号内里的内容。
Ctrl+M 光标移动至括号内结束或开始的位置。
Ctrl+Enter 在下一行插入新行。举个栗子：即使光标不在行尾，也能快速向下插入一行。
Ctrl+Shift+Enter 在上一行插入新行。举个栗子：即使光标不在行首，也能快速向上插入一行。
Ctrl+Shift+[ 选中代码，按下快捷键，折叠代码。
Ctrl+Shift+] 选中代码，按下快捷键，展开代码。
Ctrl+K+0 展开所有折叠代码。
Ctrl+← 向左单位性地移动光标，快速移动光标。
Ctrl+→ 向右单位性地移动光标，快速移动光标。
shift+↑ 向上选中多行。
shift+↓ 向下选中多行。
Shift+← 向左选中文本。
Shift+→ 向右选中文本。
Ctrl+Shift+← 向左单位性地选中文本。
Ctrl+Shift+→ 向右单位性地选中文本。
Ctrl+Shift+↑ 将光标所在行和上一行代码互换（将光标所在行插入到上一行之前）。
Ctrl+Shift+↓ 将光标所在行和下一行代码互换（将光标所在行插入到下一行之后）。
Ctrl+Alt+↑ 向上添加多行光标，可同时编辑多行。
Ctrl+Alt+↓ 向下添加多行光标，可同时编辑多行。

编辑类

Ctrl+J 合并选中的多行代码为一行。举个栗子：将多行格式的CSS属性合并为一行。
Ctrl+Shift+D 复制光标所在整行，插入到下一行。
Tab 向右缩进。
Shift+Tab 向左缩进。
Ctrl+K+K 从光标处开始删除代码至行尾。
Ctrl+Shift+K 删除整行。
Ctrl+/ 注释单行。
Ctrl+Shift+/ 注释多行。
Ctrl+K+U 转换大写。
Ctrl+K+L 转换小写。
Ctrl+Z 撤销。
Ctrl+Y 恢复撤销。
Ctrl+U 软撤销，感觉和 Gtrl+Z 一样。
Ctrl+F2 设置书签
Ctrl+T 左右字母互换。
F6 单词检测拼写

搜索类

Ctrl+F 打开底部搜索框，查找关键字。
Ctrl+shift+F 在文件夹内查找，与普通编辑器不同的地方是sublime允许添加多个文件夹进行查找，略高端，未研究。
Ctrl+P打开搜索框。举个栗子：1、输入当前项目中的文件名，快速搜索文件，2、输入@和关键字，查找文件中函数名，3、输入：和数字，跳转到文件中该行代码，4、输入#和关键字，查找变量名。
Ctrl+G 打开搜索框，自动带：，输入数字跳转到该行代码。举个栗子：在页面代码比较长的文件中快速定位。
Ctrl+R 打开搜索框，自动带@，输入关键字，查找文件中的函数名。举个栗子：在函数较多的页面快速查找某个函数。
Ctrl+： 打开搜索框，自动带#，输入关键字，查找文件中的变量名、属性名等。
Ctrl+Shift+P 打开命令框。场景栗子：打开命名框，输入关键字，调用sublimetext或插件的功能，例如使用package安装插件。
Esc 退出光标多行选择，退出搜索框，命令框等。

显示类...

python配置opencv环境后，读取图片，报错：can‘t open/read file: check file path/integrity_cant open read file-CSDN博客

运行出错代码：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread(C:/Pictures/桌面背景图片切换/wallhaven-6oq1k7.jpg, cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imshow("test", image)
cv2.waitKey(0)

报错内容：

[ WARN:0@0.007] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp (239) cv::findDecoder imread_(C:/Pictures/桌面背景图片切换/wallhaven-6oq1k7.jpg): **cant open/read file: check file path/integrity**
Traceback (most recent call last):
  File "D:/Code/DeepLearning/test/main.py", line 13, in <module>
    cv2.imshow("test", image)
cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:967: error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function cv::imshow


Process finished with exit code 1

报错原因：路径中出现中文字符 解决办法： 1.修改路径 2.修改代码，修改后代码如下：...

目录

一、Anaconda简介

二、Anaconda安装

2.1 Anaconda下载

2.2 Anaconda安装

2.3 配置环境变量

三、通过conda配置python环境

3.1 创建并激活虚拟环境

3.2 管理虚拟环境

一、Anaconda简介

Anaconda 是专门为了方便使用 Python 进行数据科学研究而建立的一组软件包，涵盖了数据科学领域常见的 Python 库，并且自带了专门用来解决软件环境依赖问题的 conda 包管理系统。主要是提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。

Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。

conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理与环境管理的约束，能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。

二、Anaconda安装

2.1 Anaconda下载

这里推荐两种下载方式一是官网下载，二是镜像下载；官网下载太慢可选用镜像下载

1、下载地址：官网（https://www.anaconda.com/products/distribution）

选择对应版本，点击Download进行下载

2、镜像下载：开源镜像站（https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/）

选择对应版本，点击Download进行下载

2.2 Anaconda安装

1、点击下载的文件进行安装，这是欢迎页面，点击下一步，即Next

2、点击I Agree，即同意Anaconda的协议，才能使用Anaconda

3、选择为所有用户授权

4、选择安装路径，在这里我选择安装在E:\ANACONDA地址下，选择Next，注意这里的安装路径需要记一下，后面配置环境变量时会用到

5、不选择添加环境变量

6、等待程序安装，安装完成后，点击Next

7、图片上有两个选项建议不选，点击“Finish”,完成软件安装

到这里程序安装部分结束

2.3 配置环境变量

将如如下路径添加到系统path，这里的路径为前面anaconda的安装路径，我的安装路径为E:\Anaconda，如果不同替换为自己的安装路径即可

E:\ANACONDA

E:\ANACONDA\Scripts

E:\ANACONDA\Library\mingw-w64\bin

E:\ANACONDA\Library\bin

具体环境变量的的配置步骤如下：...

实测有效 ，中文有时会识别认为是英文，除非加载训练好的模型数据否则识别的准确率一般

汉字目标点选识别-ddddocr_ddddocr官方文档-CSDN博客

目录

• • • • 一、ddddocr介绍
      • 二、识别效果
      • 三、代码

一、ddddocr介绍

• ddddocr 新的目标检测识别 1.3功能
• 安装 pip install ddddocr
• star哲哥免费开源的识别项目https://github.com/sml2h3/ddddocr

二、识别效果

三、代码

• 图片demo
• 代码 ，更多详细介绍看ddddocr 新的目标检测识别 1.3功能

"""
@author：十一姐
@desc: ddddocr目标识别
@time: 2022/01/09
"""
from io import BytesIO
import ddddocr
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import sys
import json

class Ddddocr:
    def __init__(self):
        self.ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)
        self.xy_ocr = ddddocr.DdddOcr(det=True, show_ad=False)
    def ddddocr_identify(self, captcha_bytes):
        return self.ocr.classification(captcha_bytes)
    def draw_img(self, content, xy_list):
        """画出图片"""
        # 填字字体
        font_type = "./msyhl.ttc"
        font_size = 20
        font = ImageFont.truetype(font_type, font_size)
        # 识别
        img = Image.open(BytesIO(content))
        draw = ImageDraw.Draw(img)
        words = []
        for row in xy_list:
            # 框字
            x1, y1, x2, y2 = row
            draw.line(([(x1, y1), (x1, y2), (x2, y2), (x2, y1), (x1, y1)]), width=1, fill="red")
            # 裁剪出单个字
            corp = img.crop(row)
            img_byte = BytesIO()
            corp.save(img_byte, png)
            # 识别出单个字
            word = self.ocr.classification(img_byte.getvalue())
            words.append(word)
            # 填字
            y = y1 - 30 if y2 > 300 else y2
            draw.text((int((x1 + x2)/2), y), word, font=font, fill="red")
        img.show()
        return words
    def ddddocr_clcik_identify(self, content, crop_size=None):
        """目标检测识别"""
        img = Image.open(BytesIO(content))
        # print(img.size)
        if crop_size:
            img = img.crop(crop_size)
            img_byte = BytesIO()
            img.save(img_byte, png)
            content = img_byte.getvalue()
        xy_list = self.xy_ocr.detection(content)
        words = self.draw_img(content, xy_list)
        return dict(zip(words, xy_list))
    def case_demo(self, con):
        """点选识别结果"""
        click_identify_result = self.ddddocr_clcik_identify(con, (0, 0, 344, 344))
        img = Image.open(BytesIO(con))
        img = img.crop((0, 344, 344, 384))
        img_byte = BytesIO()
        img.save(img_byte, png)
        # identify_words = self.ocr.classification(img_byte.getvalue())
        # print(click_identify_result)
        # words_dict = {}
        # for word in identify_words:
        #     words_dict[word] = click_identify_result.get(word)
        # print(words_dict)
        img_xy = {}
        for key, xy in click_identify_result.items():
            img_xy[key] = (int((xy[0] + xy[2]) / 2), int((xy[1] + xy[3]) / 2))
       # print(img_xy)
        j = json.dumps(img_xy)# dict字典格式 转 json 20241005
        print(j)
with open(r./8320423853e84b499be0b81d40c7f259.jpg, rb) as f:
    con1 = f.read()
Ddddocr().case_demo(con1)

...

error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsoft C++ Build Tools": https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/

参考文章Microsoft Visual C++ 14.0下载方法_microsoft visual c++ 14.0 下载-CSDN博客

Visual C++ Build Tools for Visual Studio 2015 (with Update 3) 下载 ...

建议学习飞浆python用3.6版本的，用这个不会报错

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP

PaddleNLP是一款简单易用且功能强大的自然语言处理和大语言模型(LLM)开发库。聚合业界优质预训练模型并提供开箱即用的开发体验，覆盖NLP多场景的模型库搭配产业实践范例可满足开发者灵活定制的需求。...

没有使用asynccontextmanager ，但是报cannot import name 'asynccontextmanager'

可能的原因是python版本较低，python 3.6及以下版本不支持这个asynccontextmanager模块

卡在了conda install pytorch>=1.6 cudatoolkit=11.0 -c pytorch，运行代码一直不动

快速安装 simpletransformers

simpletransformers 项目地址：hub.fastgit.org/ThilinaRaja…

simpletransformers 文档地址：

simpletransformers.ai/

快速安装方式：

使用Conda安装

1）新建虚拟环境

conda create -n st python pandas tqdm

conda activate st

2）安装cuda环境

conda install pytorch>=1.6 cudatoolkit=11.0 -c pytorch

3）安装 simpletransformers

pip install simpletransformers

安装 wandb

wandb 用于在web浏览器中追踪和可视化Weights和Biases(wandb)

复制代码pip install wandb

目前支持的任务：

任务模型二元和多类文本分类ClassificationModel对话式人工智能（聊天机器人训练）ConvAIModel语言生成LanguageGenerationModel语言模型训练/微调LanguageModelingModel多标签文本分类MultiLabelClassificationModel多模态分类（文本和图像数据结合）MultiModalClassificationModel命名实体识别NERModel问答QuestionAnsweringModel回归ClassificationModel句子对分类ClassificationModel文本表示生成RepresentationModel

预训练模型去哪里下载？

有关预训练模型，请参阅Hugging Face 文档。

根据文档中给出的model_type，只要在args中正确设置model_name的字典值就是可以加载预训练模型

【实践01】文本分类

数据集

笔者选用CLUE的作为benchmark数据集

选取数据集：IFLYTEK' 长文本分类

中文语言理解测评基准(CLUE)

www.cluebenchmarks.com/dataSet_sea…

为更好的服务中文语言理解、任务和产业界，做为通用语言模型测评的补充，通过搜集整理发布中文任务及标准化测评等方式完善基础设施，最终促进中文NLP的发展。

Update: CLUE论文被计算语言学国际会议 COLING2020高分录用

IFLYTEK' 长文本分类

下载地址：github.com/CLUEbenchma…

该数据集共有1.7万多条关于app应用描述的长文本标注数据，包含和日常生活相关的各类应用主题，共119个类别："打车":0,"地图导航":1,"免费WIFI":2,"租车":3,….,"女性":115,"经营":116,"收款":117,"其他":118(分别用0-118表示)。每一条数据有三个属性，从前往后分别是 类别ID，类别名称，文本内容。

数据量：训练集(12,133)，验证集(2,599)，测试集(2,600)

css复制代码{"label": "110",

"label_des": "社区超市",

"sentence": "朴朴快送超市创立于2016年，专注于打造移动端30分钟即时配送一站式购物平台，商品品类包含水果、蔬菜、肉禽蛋奶、海鲜水产、粮油调味、酒水饮料、休闲食品、日用品、外卖等。朴朴公司希望能以全新的商业模式，更高效快捷的仓储配送模式，致力于成为更快、更好、更多、更省的在线零售平台，带给消费者更好的消费体验，同时推动中国食品安全进程，成为一家让社会尊敬的互联网公司。,朴朴一下，又好又快,1.配送时间提示更加清晰友好2.保障用户隐私的一些优化3.其他提高使用体验的调整4.修复了一些已知bug"}

数据处理

Simple Transformers要求数据必须包含在至少两列的Pandas DataFrames中。 只需为列的文本和标签命名，SimpleTransformers就会处理数据。

第一列包含文本，类型为str。

第二列包含标签，类型为int。

对于多类分类，标签应该是从0开始的整数。

ini复制代码import json

import pandas as pd

def load_clue_iflytek(path,mode=None):

"""适应simpletransformer的加载方式"""

data = []

with open(path, "r", encoding="utf-8") as fp:

if mode == 'train' or mode =='dev':

for idx, line in enumerate(fp):

line = json.loads(line.strip())

label = int(line["label"])

text = line['sentence']

data.append([text, label])

data_df = pd.DataFrame(data, columns=["text", "labels"])

return data_df

elif mode == 'test':

for idx, line in enumerate(fp):

line = json.loads(line.strip())

text = line['sentence']

data.append([text])

data_df = pd.DataFrame(data, columns=["text"])

return data_df

模型搭建和训练

先进行参数配置，Simple Transformers具有dict args， 有关每个args的详细说明，可有参考：simpletransformers.ai/docs/tips-a…

1）参数配置

ini复制代码# 配置config

import argparse

def data_config(parser):

parser.add_argument("--trainset_path", type=str, default="data/Chinese_Spam_Message/train.json",

help="训练集路径")

parser.add_argument("--testset_path", type=str, default="data/Chinese_Spam_Message/test.txt",

help="测试集路径")...

Could not find a version that satisfies the requirement faiss-gpu~=1.7.2;

Collecting pytest-mock~=3.7.0
  Downloading pytest_mock-3.7.0-py3-none-any.whl (12 kB)
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement faiss-gpu~=1.7.2; extra == "all" (from primeqa[all]) (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for faiss-gpu~=1.7.2; extra == "all"
WARNING: You are using pip version 22.0.4; however, version 24.0 is available.
You should consider upgrading via the 'D:\python\python3.10.4\python.exe -m pip install --upgrade pip' command.

20240405

primeqa/primeqa: The prime repository for state-of-the-art Multilingual Question Answering research and development. (github.com) ...

"draw_white_space": "all"

sublime text 会显示横线和点出来

File "G:\ST\Python\code.py", line 52

while left < right and (nums[left] == nums[left+1]):

^

TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation

怎么都搞不定，原因是自己偷懒了，从LeetCode上面复制了头部，尾部是自己手写的，方案就是全部推倒，重来，全部手写。

class Solution:

def threeSum(self, nums):

"""

:type nums: List[int]

:rtype: List[List[int]]

"""

网友方案，检查subline的空格制表显示就可以清楚的显示出自己是否真的空格了。

操作：...

No module named 'comtypes.stream' Can not load UIAutomationCore.dll.

1, You may need to install Windows Update KB971513 if your OS is Windows XP, see ...

opencv报错及解决：AttributeError: module ‘cv2‘ has no attribute ‘gapi_wip_gst_GStreamerPipeline‘_attributeerror: module 'cv2.gapi.wip.draw' has no -CSDN博客

更新opencv版本后运行代码报错，报错内容如下

File "E:/code/***.py", line 9, in <module>
    import cv2
  File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3\envs\y\lib\site-packages\cv2\__init__.py", line 181, in <module>
    bootstrap()
  File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3\envs\y\lib\site-packages\cv2\__init__.py", line 175, in bootstrap
    if __load_extra_py_code_for_module("cv2", submodule, DEBUG):
  File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3\envs\y\lib\site-packages\cv2\__init__.py", line 28, in __load_extra_py_code_for_module
    py_module = importlib.import_module(module_name)
  File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3\envs\y\lib\importlib\__init__.py", line 127, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
  File "D:\Program Files (x86)\Anaconda3\envs\y\lib\site-packages\cv2\gapi\__init__.py", line 301, in <module>
    cv.gapi.wip.GStreamerPipeline = cv.gapi_wip_gst_GStreamerPipeline
AttributeError: module cv2 has no attribute gapi_wip_gst_GStreamerPipeline

解决方案

第一步：查看所有安装的opencv

conda list | findstr opencv

查看显示结果

opencv-python             4.8.1.78                 pypi_0    pypi
opencv-python-headless    4.5.2.52                 pypi_0    pypi

可以看到有两个版本的opencv-python，一个opencv-python和一个无头的opencv-python（opencv-python-headless）这两个opencv之间会有冲突，可能会造成上述报错。

第二步：先卸载opencv-python

pip uninstall opencv-python 

第三步：查看环境中是否可以调用cv2

python
import cv2

若无报错，则可以间接表明opencv-python和opencv-python-headless之间存在冲突。...