LocalDB的奇怪问题

最新推荐文章于 2025-01-13 00:50:42 发布
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文章标签： 数据库
原文链接：http://www.cnblogs.com/s5689412/p/7456976.html

属性 MasterDBPath 不可用于 信息“Microsoft.SqlServer.Management.Smo.Information”。该对象可能没有此属性，也可能是访问权限不足而无法检索。  (Microsoft.SqlServer.Smo)

属性 BackupDirectory 不可用于 设置Microsoft.SqlServer.Management.Smo.Settings。该对象可能没有此属性，也可能是访问权限不足而无法检索。 (Microsoft.SqlServer.Smo)

解决办法，在注册表 HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Microsoft SQL Server\MSSQL11E.LOCALDB\MSSQLServer\目录中添加DefaultData、DefaultLog、 BackupDirectory三个字符串项，分别是指定默认数据库文件、日志和备份的默认目录。也可以把以下代码保存为 localDefaultDirectory.reg目录再直接打开导入。
Windows Registry Editor Version 5.00
[HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Microsoft SQL Server\MSSQL11E.LOCALDB\MSSQLServer]
"DefaultData"="D:\\localdb"
"DefaultLog"="D:\\localdb"
"BackupDirectory"="D:\\localdb"
导入成功后在localdb实例的服务器属性页能打开了。当然，也能使用*.bak还原了

 

另外，这里还有另一种方法，可以供尝试

https://dba.stackexchange.com/questions/23609/sql-server-localdb-instance-error-restoring-backup-masterdbpath-not-available

Not really a proper solution, but this error does not occur if you create a blank database, then restore your backup overwriting the blank database.

Or you can use the restore T-SQL commands:

RESTORE DATABASE <database> FROM DISK = '<backupfile>' WITH NORECOVERY,
    MOVE 'example_dat' TO 'C:\Temp\<database>.mdf',
    MOVE 'example_log' TO 'C:\Temp\<database>.ldf'

 

转载于:https://www.cnblogs.com/s5689412/p/7456976.html

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TypeError: Cannot interpret '<module 'numpy.core.defchararray' from '/home/z30041960/.local/lib/python3.10/site-packages/numpy/core/defchararray.py'>' as a data type
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<think>我们遇到了一个TypeError，错误信息为："Cannotinterpret'numpy.core.defchararray'asadatatype"。这个错误通常发生在尝试将`numpy.core.defchararray`模块（即`numpy.char`模块的底层实现）直接用作数组的数据类型（dtype）时。在NumPy中，字符串数组的数据类型应该使用字符串的固定长度表示，例如`'<U10'`（表示最多10个字符的Unicode字符串），而不是使用模块本身。根据之前的引用，我们注意到类似的错误（如引用[1][2][3]）通常是由于版本兼容性问题导致的，但此处错误信息指向的是`numpy.core.defchararray`，所以我们需要检查代码中是否错误地使用了`numpy.char`模块作为dtype。常见错误场景：1.在创建数组时，误将`numpy.char`模块作为dtype传入。2.在指定dtype时，使用了字符串`'numpy.core.defchararray'`或类似的不正确字符串。解决方案：步骤1：检查创建数组的代码，确保dtype参数使用的是正确的字符串类型描述符，而不是模块或类。例如，不要这样做：importnumpyasnparr=np.array(['a','b','c'],dtype=np.char)#错误！而应该使用：arr=np.array(['a','b','c'],dtype='U')#使用Unicode字符串，自动确定长度或者指定固定长度：arr=np.array(['a','b','c'],dtype='<U10')#最多10个字符步骤2：如果错误发生在其他操作中（如astype转换），同样需要检查dtype参数。步骤3：如果问题仍然存在，考虑升级NumPy和Pandas，因为版本不兼容有时会导致一些奇怪的错误（如引用[1][2][3]所述）。升级命令：pipinstall-Unumpypipinstall-Upandas步骤4：重启JupyterNotebook或Python环境以确保更新生效。下面是一个示例代码，演示如何正确创建字符串数组：```pythonimportnumpyasnp#正确的方式str_arr=np.array(['apple','banana','cherry'],dtype='U')#自动长度fixed_str_arr=np.array(['apple','banana','cherry'],dtype='<U10')#固定长度10#错误的方式（会导致TypeError）#wrong_arr=np.array(['apple','banana','cherry'],dtype=np.char)#或者使用字符串描述符错误：'numpy.core.defchararray'print(str_arr)print(fixed_str_arr)```如果问题是由版本不兼容引起的，升级通常可以解决。如果问题依旧，请检查代码中是否还有其他地方错误地使用了`numpy.char`模块。另外，注意`numpy.core.defchararray`是NumPy内部使用的，用户不应该直接使用它作为dtype。总结：1.检查dtype参数，确保使用正确的字符串类型描述符（如'U'或'<U10'）。2.升级NumPy和Pandas到最新版本。3.重启环境。如果按照上述步骤操作，问题应该能够解决。如果问题仍然存在，请检查代码中是否有其他不规范的用法，或者提供更多错误上下文以便进一步分析。§§相关问题§§1.NumPy中字符串数组的正确创建方式有哪些？2.如何解决NumPy和Pandas的版本兼容性问题？3.在NumPy中，如何指定固定长度的字符串数组？</think>### 解决 `TypeError: Cannot interpret 'numpy.core.defchararray' as a data type` 问题 此错误通常发生在尝试将 NumPy 的字符串模块 (`numpy.char`) 直接作为数据类型使用时。以下是系统化的解决方案： --- #### 1. **核心问题分析** 错误信息表明代码中出现了类似以下**错误用法**： ```python # 错误示例：试图将字符串模块作为dtype arr = np.array(["text"], dtype=np.char) # ❌ 触发TypeError ``` NumPy 字符串类型应使用**固定长度的Unicode类型**表示，而非直接引用模块。 --- #### 2. **正确解决方案** **方法1：使用标准字符串类型标识符** ```python import numpy as np # ✅ 正确方式：指定Unicode类型 arr = np.array(["apple", "banana"], dtype='U10') # 最长10字符 print(arr.dtype) # 输出: <U10 ``` **方法2：自动类型推断** ```python # ✅ 让NumPy自动推断类型 arr = np.array(["numpy", "string"]) # 自动转为<U5类型 ``` **方法3：处理混合数据类型** ```python # ✅ 显式指定对象数组避免类型冲突 mixed_arr = np.array([1, "text"], dtype=object) print(mixed_arr[0] + 2) # 输出: 3 (保留整数类型) ``` --- #### 3. **关键注意事项** 1. **版本兼容性问题** 当同时使用 Pandas 和 NumPy 时： ```bash # 升级库解决兼容性问题[^1][^2] pip install -U numpy pandas ``` 重启 Python 环境/Jupyter Notebook 使更新生效 2. **避免直接引用内部模块** **错误写法**： `dtype=np.core.defchararray` 或 `dtype=np.char` **正确写法**： `dtype='U20'` (20字符Unicode) 或 `dtype='S10'` (10字节ASCII) 3. **类型转换最佳实践** ```python # 安全转换现有数组 float_arr = np.array([1.1, 2.2]) str_arr = float_arr.astype('U4') # ✅ 转为Unicode ``` --- #### 4. **错误复现与修复演示** ```python # === 错误场景 === try: broken_arr = np.array(["test"], dtype=np.core.defchararray) except TypeError as e: print(f"错误重现: {e}") # 输出TypeError # === 修复方案 === fixed_arr = np.array(["test"], dtype='U20') # ✅ 正确指定类型 print(fixed_arr.dtype) # 输出: <U20 ``` > **重要提示**：NumPy 字符串数组需显式声明长度（如 `'U20'`），未声明时可能因默认长度不足导致截断[^1]。 --- #### 5. **扩展应用场景** **场景：CSV数据清洗** ```python data = np.array([["1.5", "A"], ["3.2", "B"]], dtype='U10') # 数值列转换 numbers = data[:, 0].astype(float) # ✅ 安全转换 # 字符串列操作 cleaned_str = np.char.strip(data[:, 1]) ``` **场景：处理外部数据源** ```python # 从数据库读取时显式指定类型 import sqlite3 conn = sqlite3.connect("data.db") arr = np.array(conn.execute("SELECT text_col FROM table").fetchall(), dtype='U100') ``` ---
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