这是我的代码
N = namedtuple("N", ['ind', 'set', 'v'])
def solve():
items=[]
stack=[]
R = set(range(0,8))
for i in range(0,8):
items.append(N(i,R,8))
stack.append(N(0,R-set(range(0,1)),i))
while(len(stack)>0):
node = stack.pop()
print node
print items[node.ind]
items[node.ind].v = node.v
在最后一行中,我无法根据需要将
items[node.ind].v
值设置为 node.v
,并且出现错误
"AttributeError: can't set attribute"
我不知道出了什么问题,但它一定是基于语法的东西,因为使用像
node.v+=1
这样的语句也显示相同的错误。我是 Python 的新手,所以请建议一种使上述更改成为可能的方法。
对于那些搜索此错误的人来说,如果您尝试设置没有 setter 方法的装饰
AtributeError: can't set attribute
,则可以触发 @property
的另一件事。不是 OP 问题中的问题,但我把它放在这里是为了帮助任何人直接搜索错误消息。 (如果你不喜欢,去编辑问题的标题:)
class Test:
def __init__(self):
self._attr = "original value"
# This will trigger an error...
self.attr = "new value"
@property
def attr(self):
return self._attr
Test()
items[node.ind] = items[node.ind]._replace(v=node.v)
(注意:不要因为函数 _replace 中的前导下划线而气馁使用此解决方案。特别是对于 namedtuple 一些函数具有前导下划线,这并不是为了表明它们是“私有的”)
namedtuple
是不可变的,就像标准元组一样。你有两个选择:
前者看起来像:
class N(object):
def __init__(self, ind, set, v):
self.ind = ind
self.set = set
self.v = v
后者:
item = items[node.ind]
items[node.ind] = N(item.ind, item.set, node.v)
如果你想要后者,Ignacio 的答案 使用内置功能更巧妙地做同样的事情。
如果您尝试重新定义已在您继承的类中定义的成员变量,则会触发此错误。
from pytorch_lightning import LightningModule
class Seq2SeqModel(LightningModule):
def __init__(self, tokenizer, bart, hparams):
super().__init__()
self.tokenizer = tokenizer
self.bart: BartForConditionalGeneration = bart
self.hparams = hparams # This triggers the error
# Changing above line to below removes the error
# self.hp = hparams
因为我是
PyTorch
和PyTorch Lightning
的新手,所以我不知道LightningModule
已经有一个名为self.hparams
的成员变量。当我试图在我的代码中覆盖它时,它导致了AttributeError: can't set attribute
.
只需将我的变量从
self.hparams
重命名为其他名称即可删除错误。
不是 OP 问题中的问题,但我把它放在这里是为了帮助任何人直接搜索错误消息
我在错误地混合数据类和 NamedTuple 时遇到了这个问题。将此张贴在这里可能会避免有人撕掉他们的头发。
@dataclasses.dataclass
class Foo(typing.NamedTuple):
bar: str