[Python] ERROR:argument of type ‘datetime.date‘ is not iterable

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项目场景：

create_date = date.today()
tbitem['date'] = create_date

问题描述：

当将 date.today() 直接赋值给 字典时报错
ERROR:argument of type ‘datetime.date’ is not iterable

原因分析：

date.today() 返回值为 datetime.date, 不可以直接做value

解决方案：

使用 str() 将其转换为String

create_date = str(date.today())
tbitem['date'] = create_date
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确保是numpy数组 if not isinstance(audio_data, np.ndarray): audio_data = np.array(audio_data) return True def transcribe_audio(model_path: str, audio_path: str, output_path: Optional[str] = None) -> str: """高效音频转写脚本，支持长音频自动分段""" print(f"\n🔊 开始处理: {os.path.basename(audio_path)}") # 设备配置优化 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" dtype = torch.float16 if device == "cuda" else torch.float32 print(f"⚡ 使用设备: {device.upper()}, 精度: {dtype}") try: # 1. 验证输入路径 for path in [model_path, audio_path]: if not os.path.exists(path): raise FileNotFoundError(f"路径不存在: {path}") # 2. 加载音频文件 try: audio_data, sample_rate = librosa.load( audio_path, sr=16000, mono=True, dtype=np.float32 ) # ✅ 关键修复：添加数据验证 validate_audio_data(audio_data, sample_rate) # 获取音频长度（确保使用正确的len） duration = len(audio_data) / sample_rate print(f"📏 音频长度: {duration:.2f}s, 样本数: {len(audio_data)}, 采样率: {sample_rate}") # 自动分段处理（30秒/段） segment_duration = 30 # 秒 segment_samples = int(segment_duration * sample_rate) segments = [] # ✅ 关键修复：确保正确分段 start_idx = 0 while start_idx < len(audio_data): end_idx = min(start_idx + segment_samples, len(audio_data)) segment = audio_data[start_idx:end_idx] # 再次验证分段数据 if len(segment) > 0: segments.append(segment) start_idx = end_idx print(f"✂️ 分割为 {len(segments)} 段") except Exception as e: error_msg = str(e) if "not iterable" in error_msg: raise ValueError("音频数据格式错误：不能迭代numpy.float32标量") raise RuntimeError(f"音频加载失败: {error_msg}") # 3. 加载模型（使用缓存） model, processor = load_model(model_path, dtype, device) # 4. 分段转写处理 full_transcription = [] total_segments = len(segments) for i, segment in enumerate(segments): # ✅ 关键修复：再次验证分段 if not hasattr(segment, '__iter__') or len(segment) == 0: print(f"⚠️ 跳过无效段 {i+1}") continue print(f"\n🔧 处理段 {i+1}/{total_segments} ({len(segment)/sample_rate:.1f}s)...") try: # 处理音频段 inputs = processor( audio_array=segment, # 明确指定参数名 sampling_rate=sample_rate, return_tensors="pt" ) # 移动到设备 inputs = {key: value.to(device) for key, value in inputs.items()} # 生成转写文本 with torch.inference_mode(): outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=512, do_sample=False, num_beams=3, temperature=0.1, length_penalty=1.2 ) # 解码结果 transcription = processor.batch_decode( outputs, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True )[0].strip() if transcription: # 只添加非空结果 full_transcription.append(transcription) print(f"🗣️ 段结果: {transcription[:80]}{'...' if len(transcription) > 80 else ''}") else: print("🗣️ 空转写结果") # 显存清理 del inputs, outputs torch.cuda.empty_cache() except Exception as e: print(f"❌ 段 {i+1} 处理失败: {str(e)}") continue # 5. 合并结果 final_text = "\n".join(full_transcription) if full_transcription else "未识别到语音内容" print("\n✅ 转写完成:") print("="*50) print(final_text[:500] + ('...' if len(final_text) > 500 else '')) print("="*50) print(f"总字数: {len(final_text)}") # 6. 输出处理 if output_path: os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True) with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(final_text) print(f"\n💾 保存到: {output_path}") return final_text except Exception as e: print(f"\n❌ 错误: {type(e).__name__}", file=sys.stderr) print(f"详情: {str(e)}", file=sys.stderr) # 特定错误处理 if 'CUDA out of memory' in str(e): print("💡 解决方案: 尝试减小num_beams或使用float32精度") elif 'not iterable' in str(e): print("💡 解决方案: 检查音频文件是否损坏或格式不支持") elif 'Audio file is too short' in str(e): print("💡 解决方案: 确保音频长度大于0.5秒") sys.exit(1) def debug_audio_file(audio_path: str): """调试音频文件的工具函数""" print(f"\n🔍 调试音频文件: {audio_path}") if not os.path.exists(audio_path): print(f"❌ 文件不存在: {audio_path}") return try: # 尝试加载 data, sr = librosa.load(audio_path, sr=None, mono=True) print(f"✅ 成功加载") print(f" 类型: {type(data)}") print(f" 形状: {data.shape if hasattr(data, 'shape') else 'N/A'}") print(f" 长度: {len(data) if hasattr(data, '__len__') else 'N/A'}") print(f" 采样率: {sr}") print(f" 数据类型: {data.dtype if hasattr(data, 'dtype') else 'N/A'}") # 测试可迭代性 try: _ = iter(data) print(" ✅ 支持迭代") except TypeError as e: print(f" ❌ 不支持迭代: {e}") except Exception as e: print(f"❌ 加载失败: {str(e)}") if __name__ == "__main__": # 命令行参数处理增强 if len(sys.argv) < 2 or sys.argv[1] in ('-h', '--help', '--debug'): print(f"📖 使用方法: {os.path.basename(sys.argv[0])} <音频文件> [输出文件]") print(f"示例: ./voxtral_fixed.py /home/ubuntu/audio/recording.wav /home/ubuntu/audio/output.txt") print(f"调试: ./voxtral_fixed.py --debug /path/to/audio.wav") sys.exit(0) # 调试模式 if sys.argv[1] == '--debug': if len(sys.argv) != 3: print("用法: --debug <音频文件>") sys.exit(1) debug_audio_file(sys.argv[2]) sys.exit(0) # 正常执行 audio_file = sys.argv[1] output_file = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else None model_path = "/home/ubuntu/Voxtral-Mini-3B-2507" # 添加进度监控 print("="*60) print(f"🎯 输入音频: {audio_file}") print(f"📂 模型路径: {model_path}") if output_file: print(f"💾 输出文件: {output_file}") print("="*60) transcribe_audio(model_path, audio_file, output_file) ``` ### 错误原因和解决方案说明： **问题根源**： 1. **类型混淆**：某些情况下 `librosa.load()` 可能返回标量值而非数组 2. **文件损坏**：音频文件可能部分损坏 3. **格式问题**：不支持的音频编码格式 **关键修复点**： 1. **数据验证函数**： ```python def validate_audio_data(audio_data, sample_rate: int) -> bool: # 检查是否为标量值 if isinstance(audio_data, (np.float32, np.float64)): raise ValueError("音频数据不应是标量值") # 检查可迭代性 if not hasattr(audio_data, '__iter__'): raise ValueError("音频数据必须是可迭代的") } ``` 2. **安全的分段逻辑**： ```python start_idx = 0 while start_idx < len(audio_data): end_idx = min(start_idx + segment_samples, len(audio_data)) segment = audio_data[start_idx:end_idx] # 确保分段有效 if len(segment) > 0: segments.append(segment) start_idx = end_idx ``` 3. **调试工具**： ```bash # 运行调试模式 ./voxtral_fixed.py --debug /path/to/your/audio.wav ``` ### 使用建议： 1. **先调试再处理**： ```bash ./voxtral_fixed.py --debug /home/ubuntu/audio/recording11-03-22-44-48.wav ``` 2. **检查文件完整性**： ```bash # 查看音频信息 ffprobe -v quiet -show_format -show_streams /path/to/audio.wav # 转换为标准格式 ffmpeg -i input.mp3 -ar 16000 -ac 1 output.wav ``` 3. **处理流程**： ``` 调试 → 验证 → 分段 → 转写 → 输出 ```
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