TypeError: render() got an unexpected keyword argument ‘renderer‘

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原因

在使用xadmin时,如果是Django2版本以上的会报这个错误。这是由于xadmin中的文件xadmin\views\dashboard.py里面的函数render()缺少一个参数引起的。

解决方案

虚拟环境\Lib\site-packages\xadmin\views\dashboard.py,打开这个文件
然后在36行处给render()添加一个参数renderer=None,如下图所示
在这里插入图片描述

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在 Python 中,`TypeError: 'seed' is an unexpected keyword argument` 错误表明尝试调用某个函数或方法时传递了一个名为 `'seed'` 的关键字参数,但该函数或方法的定义中并没有接受 `'seed'` 作为有效的参数名。这种错误通常发生在以下几种情况: - 某个函数或类方法的参数列表中没有定义 `seed`,但调用时试图传入 `seed=...`。 - 调用的是第三方库的函数,而用户可能误用了该库的 API,将 `seed` 参数错误地传递给了不支持该参数的函数[^1]。 例如,以下代码会触发类似的错误: ```python def my_function(a, b): return a + b # 错误地传递了一个未定义的关键字参数 'seed' my_function(a=1, b=2, seed=42) # TypeError: my_function() got an unexpected keyword argument 'seed' ``` ### 常见场景 1. **随机数生成器的误用** 在使用 `random` 或 `numpy.random` 模块时,开发者可能误以为所有随机相关的函数都支持 `seed` 参数。实际上,`seed` 参数通常只在初始化随机数生成器时使用,而不是在每次生成随机数时传入。 正确用法示例如下: ```python import random random.seed(42) # 初始化随机数种子 print(random.randint(1, 100)) # 后续调用无需传递 seed ``` 错误用法示例: ```python random.randint(1, 100, seed=42) # TypeError: randint() takes no keyword arguments ``` 2. **Scikit-learn 中的误用** 在调用 `train_test_split` 时,开发者可能误以为所有函数都支持 `random_state` 的别名 `seed`,但实际上 `train_test_split` 只接受 `random_state` 作为参数名。 正确用法: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42) ``` 错误用法: ```python train_test_split(X, y, seed=42) # TypeError: train_test_split() got an unexpected keyword argument 'seed' ``` 3. **自定义函数参数不匹配** 如果开发者在定义函数时没有指定 `**kwargs`,并且没有 `seed` 参数,但调用时传入了 `seed`,也会导致此错误。 ### 解决方法 - **检查函数签名**:确保调用的函数或方法确实接受 `seed` 作为参数。可以查阅官方文档或使用 `help()` 函数查看函数定义。 - **使用正确的参数名**:如 `random_state` 而非 `seed`。 - **使用 `**kwargs` 接受任意关键字参数**(仅在必要时): ```python def my_function(**kwargs): if 'seed' in kwargs: print(f"Seed value: {kwargs['seed']}") ``` - **调试建议**:打印调用栈或使用调试器查看调用链,确认是哪个函数引发了该错误。
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