Python 遇到NameError: name '_name_' is not defined这样的错误

最新推荐文章于 2025-06-28 20:50:36 发布
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本文分享了一次解决Python编程中遇到的NameError错误的经历，详细介绍了错误的原因及解决过程，强调了Python中变量名正确书写的重要性。

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今天练习写Python主函数的时候，遇到了NameError: name ‘name’ is not defined 这样的错误。>因为name是一个系统变量，包含了模块的名称。所以我尝试着输出 name的值，谁想出了错。怎>么找都不曾发现错误，最后上google上查了一下，发现 国外有个人和我犯了同样的错误。最后有人指出，>name两端可是双下划线的，并不是只有一个。失败失败。大家也注意一些吧。
这里写图片描述

NameError: name ‘add start docstrings to callable‘ is not defined解决方案
weixin_43178406的博客
09-11 3万+
本文主要介绍了NameError: name ‘add start docstrings to callable’ is not defined解决方案，希望能对使用transformers的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
Python中NameError：name未定义的解决策略
shejizuopin的博客
04-25 1613
是Python编程中常见的错误之一，但通过仔细检查代码中的变量定义、拼写、作用域和导入，以及使用调试工具和IDE的功能，可以有效地解决这类错误。在编写代码时，始终注意变量和函数的定义和使用顺序，并确保拼写的准确性。遵循良好的编程实践，如使用IDE、编写单元测试、遵循命名规范和合理组织代码，可以帮助开发者减少NameError等错误的发生，提高编码效率和代码质量。希望本文提供的解决策略和预防措施能够帮助开发者更好地应对NameError问题，编写出更加健壮和可靠的Python代码。
Python中对错误NameError: name ‘xxx’ is not defined进行总结
12-21
最近在使用python过重遇到这个问题，NameError: name 'xxx' is not defined，在学习python或者在使用python的过程中这个问题大家肯定都遇到过，在这里我就这个问题总结以下几种情况： 错误NameError: name ‘xxx’ is not defined总结情况一：要加双引号（” “）或者（’ ‘）而没加情况二：字符缩进格式的问题情况三：`if __name__==’__main__’ :` 没有和`class类`进行对齐情况四：NameError: name ‘file’ is not defined情况五：NameError: name ‘模
NameError: name “ ” is not defined
b13766339702的博客
02-23 5808
NameError: name “ ” is not defined 问题一：name ‘name’ is not defined "name"两端是双下划线"_"，不是只有一个""。 问题二：name 'messagebox' is not defined “ ” 内为某个数据库的子module。 在代码中加上如下语句： from tkinter import mes...
NameError: name ‘matplotlib‘ is not defined
最新发布
weixin_43501408的博客
06-28 283
问题原因解决方案没有导入matplotlib本体加你修改后即可正常显示结果图 ✅如还需我帮你检查其他潜在报错（比如meshgrid的 future warning），我也可以帮你提前修改。问题解答：但你的环境中没有安装 Qt 相关依赖（如 PyQt5 或 PySide2），导致 matplotlib 无法切换到 Qt5 的图形后端。方案操作说明✅ 推荐保留 Qt5Agg 后端✅ 通用兼容性好，无需额外依赖✅ 最简删除让 matplotlib 自动决定后端。
NameError: name ‘xxx’ is not defined
人生苦短， 还不用Python？
12-28 3075
NameError: name ‘xxx’ is not defined
NameError: name ‘xxx‘ is not defined问题总结
le000426的博客
12-21 15万+
最近在使用python写实验遇到这个问题： NameError: name ‘xxx’ is not defined 在学习python或者在使用python的过程中这个问题大家肯定都遇到过，在这里我就这个问题总结以下几种情况： 错误NameError: name ‘xxx’ is not defined总结 情况一：要加双引号（" "）或者（’ '）而没加 情况二：字符缩进格式的问题 情况三：if __name__=='__main__' : 没有和class类进行对齐 情况四：NameError: na
python-NameError: name '_name_' is not defined（主函数）
朝歌
05-24 2万+
if _name_ == '_main_': 错误的原因可能是name是双下划线。（明显下面的下划线要长一点） if __name__ == '__main__':
关于出现报错:‘NameError: name ‘raw_input‘ is not defined‘的解决方案
星|Donstpast
10-30 4056
本来很开心的进行程序的动调，当然其实也是基本上是第一次用python3的pwntools来断点用gdb远程动调。众所周知，之前大家用gdb远程attach的时候，都会选择让exp.py里面写上本地运行文件，并通过raw_input等待一个用户输入，从而达到程序暂停的效果，之后就可以gdb -p加上程序运行的pid从而gdb动调。然后，神奇的事情发生了，它竟然提示我用了n多年的raw_input未定义,就很好奇哦。然后就开始翻看资料，才发现ptrhon3已经弃用了raw_input了诶。
使用python经常出现NameError: name 'xxx' is not defined
热门推荐
竹杖芒鞋轻胜马~
08-06 26万+
使用python经常出现NameError: name ‘xxx’ is not defined感觉神之存在的Bug 用注释居然解决了 之前k_means一直是没定义后来加了注释#abc就解决了from sklearn.cluster import k_means# abc如下图所示：解决后感觉太特么奇妙了
name '_name_' is not defined
学习的博客
03-10 6243
我照着书本打着代码，但是发现运行时出现name ‘name’ is not defined，我就想着是不是没有定义，所以我在我的代码前面定义一下，后面发现还是不行，后来我才东，__name__是系统变量，照着书本看时，一位是一个下划线而已，后面发现是两个，连“main"都是两个下划线。 ...
[Python错误]NameError: name ‘name’ is not defined
sinat_41688684的博客
09-07 6万+
[Python错误]NameError: name ‘name’ is not defined 1、今天第一次用Python函数if name==’main‘:竟然报错了，百思不解，于是从网上查阅，发现错误原因是name两端是双下划线，不是只有一个。 2、if _name_==’main‘:代码作用： 一个python的文件有两种使用的方法，第一是直接作为脚本执行，第二是import到其他的...
如何解决 Python 错误 NameError: name ‘X‘ is not defined
迹忆客
02-16 7万+
当我们在定义类之前访问类时，也会发生该错误。要解决该错误，请将实例化行移至类声明下方。如果我们正在使用来自第三方库的类，则必须先导入该类才能使用它。要解决 Python “我们没有访问不存在的变量。我们不会在声明变量、函数或类之前访问它。我们没有拼错变量、函数或类的名称（名称区分大小写）。我们没有忘记用引号括起一个字符串，例如。我们没有忘记用引号将字典的键括起来。如果不先导入内置模块，就不会使用它们。我们不是从外部访问作用域变量。例如，在函数中声明一个变量并试图从外部访问它。
NameError: name ‘_name_‘ is not defined
果vinegar的博客
07-06 675
错误提示：NameError: _name_is not defined 错误是因为 Python中的下划线是双下划线！不是单下划线 正确：__name__
NameError: name ‘xxx‘ is not defined
m0_51993863的博客
11-20 3400
python常见问题
NameError: name 'XX' is not defined
大羚羊的学习博客
07-28 10万+
举个例子来说明这个问题 在一个函数中， def function2(self): for i in range(m): for j in range(n): m和n都是前面函数的变量，这里没有重新对他们进行定义，就会出现标题所示的问题， NameError: name 'm' is not defined 解决的办法是，在m和n第一次出现的的地方（比如在上...
name is not defined怎么解决_有赞美业店铺装修前端解决方案
weixin_39834780的博客
12-13 910
文 | 凯明 on 美业一、背景介绍做过电商项目的同学都知道，店铺装修是电商系统必备的一个功能，在某些场景下，可能是广告页制作、活动页制作、微页面制作，但基本功能都是类似的。所谓店铺装修，就是用户可以在 PC 端进行移动页面的制作，只需要通过简单的拖拽就可以实现页面的编辑，属于用户高度自定义的功能。最终编辑的结果，可以在 H5、小程序进行展示推广。有赞美业是一套美业行业的 SaaS 系统，为美业行...
NameError: name '_convert_ntree_limit' is not defined
03-18
<think>好的，用户遇到了Python中的NameError: '_convert_ntree_limit'未定义的错误。我需要先理解这个错误通常发生在什么情况下。首先，这个错误提示说明代码中有一个变量或函数名'_convert_ntree_limit'没有被正确声明或导入。 接下来，我应该考虑用户可能使用的库或框架。常见的库如XGBoost、LightGBM或者CatBoost可能会涉及树模型相关的函数。查阅文档，发现'_convert_ntree_limit'可能在旧版本的XGBoost中使用，用于处理模型参数中的n_estimators。新版本可能已经弃用了这个参数，导致用户升级后出现兼容性问题。 然后，用户可能是在加载或使用模型时调用了这个函数。例如，使用pickle加载旧模型，或者调用predict方法时传入了过时的参数。需要检查代码中是否有地方使用了n_estimators或ntree_limit参数，尤其是在模型预测阶段。 解决方案方面，首先建议用户检查XGBoost的版本。如果版本较新，可能需要将ntree_limit替换为iteration_range。另外，查看模型保存和加载的代码，确认是否使用了正确的参数名。如果问题依旧，可能需要重新训练模型或回退到旧版本库。 同时，用户可能需要更新相关的库，如sklearn、joblib等，确保兼容性。另外，检查是否有拼写错误或变量作用域的问题，确保'_convert_ntree_limit'在正确的位置被定义或导入。 最后，生成相关问题时要覆盖版本兼容性、参数替换、模型加载和错误处理等方面，帮助用户全面理解问题并预防类似错误。</think>### Python NameError: '_convert_ntree_limit'未定义的解决方案 这个错误通常与机器学习库（如XGBoost或LightGBM）的版本兼容性或模型加载方式有关。以下是分步解决方法： --- #### 1. 检查库版本兼容性 该错误常见于XGBoost旧版本模型与新版本代码的冲突。例如： ```python # 查看XGBoost版本 import xgboost print(xgboost.__version__) # 若低于1.6.0可能出现问题[^1] ``` **解决方法**： ```bash # 升级XGBoost pip install xgboost --upgrade ``` --- #### 2. 模型加载方式优化 使用`pickle`加载旧模型时可能出现参数映射错误： ```python # 错误示例（旧方法） import pickle with open('old_model.pkl', 'rb') as f: model = pickle.load(f) # 可能触发_convert_ntree_limit未定义 # 正确方法（使用库自带方法） model.save_model('model.json') # 保存 model = xgboost.Booster() model.load_model('model.json') # 加载[^2] ``` --- #### 3. 参数名称替换 新版本XGBoost（≥1.6.0）使用`iteration_range`替代`ntree_limit`： ```python # 旧代码（会报错） pred = model.predict(data, ntree_limit=100) # 新版本正确写法 pred = model.predict(data, iteration_range=(0, 100)) ``` --- #### 4. 完整解决方案流程 1. 升级所有相关库： ```bash pip install --upgrade xgboost scikit-learn joblib ``` 2. 修改模型保存/加载逻辑 3. 替换所有`ntree_limit`为`iteration_range` 4. 重新训练模型（如仍使用旧模型需回退版本）： ```bash pip install xgboost==1.5.0 ``` --- #### 5. 辅助验证代码 ```python import xgboost as xgb from sklearn.datasets import make_classification # 生成测试数据 X, y = make_classification(n_samples=1000) dtrain = xgb.DMatrix(X, label=y) # 训练参数 params = {'max_depth':3, 'objective':'binary:logistic'} model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=10) # 正确预测方式 pred_new = model.predict(dtrain, iteration_range=(0,5)) # 使用前5棵树 ```
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