今天是2020.2.14，情人节，也是交一稿的前一天，我还在苦逼的调试环境，弄死我吧。 问题：运行tensorflow框架下的项目，提示出错： Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\tens...

问题描述：Python 中报错 TypeError : expected string or byte s-like object 解决 方法 ：根据报错上方的提示信息，大体猜测到可能出错的具体地方。出现该报错一般为数据类型不匹配造成的，可以通过print(type(object))来查当前的数据类型，式中object为要查询的对象。 print(type(xml_data.xpath('/html/head/script[5]/text()'))) 输出结果： <class 'list'> 所以新手使用celery很仔细的建立文件夹名字、文件夹层级、python文件名字， 所以网上的celery博客教程虽然很多，但是并不能学会使用，因为要运行起来需要以下6个方面都掌握好，博客文字很难表达清楚或者没有写全面以下6个方面。 celery消费任务不执行或者报错NotRegistered，与很多方面有关系，如果要别人排错，至少要发以下6方面的截图，因为与一下6点关系很大。 1) 整个项目目录结构,celery的目录结构和任务函数位置，有很大影响 2) @task入参 ,用户有没有主动设置装饰器的入参 name,设置了和没设置有很大不同，建议主动设置这个名字对函数名字和所处位置依赖减小 3) celery的配置，task_queues(在3.xx叫 CELERY_QUEUES )和task_routes (在3.xx叫 task_routes) 4) celery的配置 include （在3.xx叫 CELERY_INCLUDE）或者 imports (3.xx CELERY_IMPORTS) 或者 app.autodiscover_tasks的入参 5) cmd命令行启动参数 --queues= 的值 6) 用户在启动cmd命令行时候，用户所在的文件夹。 在不规范的文件夹路径下，使用celery难度很高，一般教程都没教。 [项目文件夹目录格式不规范下的celery使用演示](https://github.com/ydf0509/celery_demo) 。 此国产分布式函数调度框架 https://function-scheduling-distributed-framework.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html ， 从用法调用难度，用户所需代码量，超高并发性能，qps控频精确程度，支持的中间件类型，任务控制方式，稳定程度等19个方面全方位超过celery，任何方面都是有过之而无不及 。发布性能提高1000%，消费性能提高2000% python中字典的键必须是可以哈希的对象 Echo夏末: 什么叫可哈希？ Django框架基础知识点 Tisfy: 写得太好了！正如那：三年羁旅客，今日又南冠。