Traceback (most recent call last): File “D:/python_workspace/hello.py“, line 3, in <module>

本文探讨了Python中变量类型的自动识别机制,对比了Java中String和Int的明确类型声明,解释了Python如何根据赋值内容自动判断变量类型,如字符串、整数或浮点数。对于初学者来说,理解这一机制对于避免常见错误至关重要。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

错误背景:

  python的初学者,在学习多行语句!


错误信息如下:


 错误原因:

变量有字符串类型,有整型类型,有浮点型;

在java 里面,String标识字符串类型,Int标识整型;

在python里面,

a="yy1"     就是字符串类型

a=1就是数字类型,如果写成a=b就会报错,除非b="pp"才不报错

完全根据后面的形式来区分的


正确的如下

 如果觉得能帮助到你,可以对我的脑力劳动进行奖励,你的奖励是我创作的动力

root@llm-test-f9dfff4cb-hgjsf:/workspace/pytorch/vllm-0.7.2# python3 benchmarks/benchmark_serving.py --backend vllm --model /mnt/DeepSeek-R1-bf16 --dataset-name random --host 0.0.0.0 --port 8000 --served_model_name DeepSeek-R1-bf16 --num-prompts 500 --max-concurrency 1 Namespace(backend=&#39;vllm&#39;, base_url=None, host=&#39;0.0.0.0&#39;, port=8000, endpoint=&#39;/v1/chat/completions&#39;, dataset=None, dataset_name=&#39;random&#39;, dataset_path=None, max_concurrency=1, model=&#39;/mnt/DeepSeek-R1-bf16&#39;, tokenizer=None, best_of=1, use_beam_search=False, num_prompts=500, logprobs=None, request_rate=inf, burstiness=1.0, seed=0, trust_remote_code=False, disable_tqdm=False, profile=False, save_result=False, metadata=None, result_dir=None, result_filename=None, ignore_eos=False, percentile_metrics=&#39;ttft,tpot,itl&#39;, metric_percentiles=&#39;99&#39;, goodput=None, sonnet_input_len=550, sonnet_output_len=150, sonnet_prefix_len=200, sharegpt_output_len=None, random_input_len=1024, random_output_len=128, random_range_ratio=1.0, random_prefix_len=0, hf_subset=None, hf_split=None, hf_output_len=None, tokenizer_mode=&#39;auto&#39;, served_model_name=&#39;DeepSeek-R1-bf16&#39;) Starting initial single prompt test run... Traceback (most recent call last): File "/workspace/pytorch/vllm-0.7.2/benchmarks/benchmark_serving.py", line 1241, in <module> main(args) File "/workspace/pytorch/vllm-0.7.2/benchmarks/benchmark_serving.py", line 881, in main benchmark_result = asyncio.run( File "/usr/local/lib/python3.10/asyncio/runners.py", line 44, in run return loop.run_until_complete(main) File "/usr/local/lib/python3.10/asyncio/base_events.py", line 649, in run_until_complete return future.result() File "/workspace/pytorch/vllm-0.7.2/benchmarks/benchmark_serving.py", line 567, in benchmark raise ValueError( ValueError: Initial test run failed - Please make sure benchmark arguments are correctly specified. Error: Bad Request解释
03-22
这个错误通常出现在你尝试在没有明确的父级包的情况下进行相对导入时。相对导入是指从当前模块的相对路径导入其他模块。 根据你提供的错误信息,问题可能出现在你尝试在主脚本中使用相对导入时。相对导入需要有一个明确的父级包来参考相对路径。 要解决这个问题,你可以尝试以下几种方法: 1. 使用绝对导入:如果你的 `python_main.py` 是一个独立的脚本,而不是作为某个包中的模块被导入的话,相对导入会引发这个错误。你可以考虑将相对导入改为绝对导入,即从顶层包开始导入模块。 假设你的项目结构如下: ``` project/ ├── python_main.py ├── python_api/ │ ├── __init__.py │ └── ITG3205.py ``` 在 `python_main.py` 中,使用绝对导入可以这样写: ```python from python_api.ITG3205 import ITG3205 ``` 2. 修改模块搜索路径:如果你想继续使用相对导入,你可以尝试修改模块搜索路径,将当前目录添加到搜索路径中。可以在 `python_main.py` 的开头添加以下代码: ```python import sys import os # 将当前目录添加到模块搜索路径 sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # 使用相对导入 from python_api.ITG3205 import ITG3205 ``` 这样,Python就能找到位于当前目录中的 `python_api.ITG3205` 模块。 请根据你的实际情况选择适合的解决方案,并确保包的路径和名称是正确的。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和项目结构信息,我可以帮助你进一步解决问题。
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