TypeError: Descriptors cannot not be created directly异常的解决方法,亲测有效,已解决,嘿嘿嘿

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TypeError: Descriptors cannot not be created directly 这个异常并不是 Python 标准库中的常见异常信息,但它通常与描述符(descriptors)的使用相关。在 Python 中,描述符是一种具有特殊方法的对象属性,这些方法允许描述符对象控制对其值的访问、修改以及可能的其他操作。

问题分析

这个异常可能意味着你尝试直接实例化一个应该作为描述符使用的类,而不是将其作为一个属性附加到一个对象上。描述符通常作为类属性存在,并且它们的特殊方法(如 __get__, __set__, __delete__)会在属性访问时被调用。

报错原因

报错的原因可能是你尝试直接调用描述符的构造函数来创建一个实例,而没有将其作为一个类的属性。或者,你可能在一个不恰当的上下文中使用了描述符,导致 Python 解释器无法正确识别其作为描述符的角色。

解决思路

  1. 理解描述符:首先,确保你理解描述符的概念以及它们是如何工作的。
  2. 检查代码:检查你的代码,确定你是否尝试直接实例化一个描述符类。
  3. 正确使用描述符:将描述符作为类的属性定义,而不是直接实例化。
  4. 检查上下文:确保描述符的使用上下文是正确的,即它们被用作类的属性。

解决方法

假设我们有一个简单的描述符类 MyDescriptor
下滑查看解决方法

class MyDescriptor:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __get__(self, instance, owner):
        return f"Getting {self.name} from {owner.__name__}"

    def __set__(self, instance, value):
        print(f"Setting {self.name} to {value} on {instance}")

    def __delete__(self, instance):
        print(f"Deleting {self.name} from {instance}")

错误的用法(可能导致类似的异常,尽管不会直接抛出 TypeError: Descriptors cannot not be created directly):

# 直接实例化描述符,这是错误的
desc_instance = MyDescriptor("my_attr")  # 这本身不会报错,但可能不是你想要的

# 尝试将其作为一个普通对象使用
print(desc_instance.name)  # 输出 "my_attr",但这并不是描述符的正确用法

正确的用法

class MyClass:
    my_attr = MyDescriptor("my_attr")  # 将描述符作为类属性定义

# 创建 MyClass 的实例
obj = MyClass()

# 访问描述符,这会调用 __get__ 方法
print(obj.my_attr)  # 输出 "Getting my_attr from MyClass"

# 设置描述符的值,这会调用 __set__ 方法
obj.my_attr = "new_value"  # 输出 "Setting my_attr to new_value on <__main__.MyClass object at 0x...>"

# 删除描述符,这会调用 __delete__ 方法(如果定义了的话)
del obj.my_attr  # 输出 "Deleting my_attr from <__main__.MyClass object at 0x...>"

在这个例子中,我们正确地将 MyDescriptor 用作 MyClass 的一个类属性,而不是直接实例化它。这样,当我们通过 MyClass 的实例访问、设置或删除 my_attr 时,描述符的相应方法就会被调用。

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### 关于 `TypeError: Descriptors cannot be created directly` 的解决方案 当遇到错误 `TypeError: Descriptors cannot be created directly` 时,通常是因为使用的 Protobuf 版本与生成的 `.proto` 文件不兼容。具体来说,如果该调用源自 `_pb2.py` 文件,则表明所使用的生成代码已经过期,需使用 `protoc >= 3.19.0` 来重新生成这些文件[^1]。 #### 方法一:更新 Protocol Buffers 编译器并重编译 .proto 文件 为了确保一切正常工作,建议升级至最新版的 Protocol Buffers 编译器 (`protoc`) 并利用其来重新编译所有的 `.proto` 文件。这可以消除由于版本差异引起的各种潜在问题。 ```bash pip install --upgrade protobuf ``` 接着通过命令行工具执行如下操作: ```bash protoc --python_out=. your_file.proto ``` 上述指令将会基于最新的协议缓冲区定义生成新的 Python 类[^2]。 #### 方法二:回退 Protobuf 库版本 如果不方便立刻更新 `.proto` 文件或重新构建项目,那么可以选择将当前环境中的 `protobuf` 包降级到更早的一个稳定版本,比如 3.20.x 或者更低版本。这样做能够暂时绕过这个问题,但长远来看还是推荐按照官方文档指导完成必要的迁移工作。 ```bash pip uninstall protobuf pip install "protobuf<3.21" ``` #### 方法三:切换实现方式 作为最后的选择,在某些情况下可以通过设置环境变量 `PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python` 来强制使用纯 Python 实现而不是 C++ 扩展模块解析消息体。不过需要注意的是这种方法可能会显著降低性能表现。 ```bash export PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python ``` 对于 Windows 用户而言则是采用以下形式设定环境变量: ```batchfile set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python ```
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