python – South ValueError:无法为模型成功创建字段:’module’对象没有属性

weixin_38078903 2019-09-12 11:51:23
我有一个模型(/core/models/milestone.py)使用自定义类作为属性: from core.models.IntegerRangeField import IntegerRangeField class milestone(models.Model): name = models.CharField(max_length=128, null=False, blank=False) completion = IntegerRangeField(min_value=0,max_value=100, null=False, default=0, blank=True) due_date = models.DateField(null=False, blank=False) phase = models.ForeignKey('project_phase',null=False, blank=False) last_updated_date = models.DateTimeField(null=False, blank=True, default=datetime.now()) def __unicode__(self): return self.name (实际上还有更多代码 – full copy here) 它使用的自定义类是: from django.db import models class IntegerRangeField(models.IntegerField): def __init__(self, verbose_name=None, name=None, min_value=None, max_value=None, **kwargs): self.min_value, self.max_value = min_value, max_value models.IntegerField.__init__(self, verbose_name, name, **kwargs) def formfield(self, **kwargs): defaults = {'min_value': self.min_value, 'max_value':self.max_value} defaults.update(kwargs) return super(IntegerRangeField, self).formfield(**defaults) class Meta: app_label = 'core' from south.modelsinspector import add_introspection_rules add_introspection_rules([], ["^core\.models\.IntegerRangeField\.IntegerRangeField"]) 通过这种布局,我可以运行django控制台,导入里程碑并使用它. 但是,当我运行manage.py schemamigration core –auto时,我收到以下错误: ValueError:无法为模型’milestone’成功创建字段’completion’:’module’对象没有属性’IntegerRangeField’. 什么都没有得到更新. 我有一种感觉它与交叉导入django.db.models有关,所有但都无法解决如何解决这个问题.
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weixin_38093996 2019-09-12
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所以,这就是我的想法: 代码很好,问题是由我做的一些重构引起的(自定义字段类最初位于工具模块中,我希望它可以放在所有其他模型和东西中). 迁移文件有此字符串: ('completion', self.gf('core.tools.IntegerRangeField')(default=0, blank=True)), 而且我认为这会以某种方式搞砸南方以继续寻找core.tools.IntegerRangeField,而它已经不存在了. 我把IntegerRangeField放回到tools.py中,这一切都解决了.奇怪的.
内容概要:本文介绍了基于低秩逼近代理模型的N-1安全约束经济调度快速计算方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法针对电力系统中N-1故障场景下的安全约束经济调度(SCED)问题,提出采用低秩逼近技术构建高效代理模型,有效降低高维优化问题的计算维度与复杂度,显著提升多场景下调度方案的求解效率。文中系统阐述了数学建模过程、代理模型构造原理、低秩近似算法推导及其实现流程,特别适用于含高比例可再生能源接入、存在大量不确定性因素的现代电力系统优化调度,能够在保障计算精度的同时满足实时性与准实时性应用需求。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员,尤其适合从事电力系统经济调度、安全稳定分析、不确定性建模与高性能计算等相关领域的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于大规模电力系统在N-1故障条件下的快速安全校核与经济调度决策支持;②为高渗透率新能源接入的电力系统提供高效的多场景优化求解方案;③支撑日前调度、实时调度等对计算速度与精度均有较高要求的工程应用场景。; 阅读建议:读者应结合所提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,建议在标准测试系统上复现并调试程序,以掌握低秩逼近方法在电力系统优化中的具体应用技巧,并可根据实际研究方向进行模型拓展、性能对比与算法改进。
内容概要:本文档聚焦于电力系统黑启动与负荷恢复的研究,结合Matlab代码实现,系统探讨了电力系统在发生大面积停电事故后的恢复策略。研究内容涵盖了黑启动过程中的关键环节,如发电机组的启动顺序、恢复路径规划、负荷逐步投入等,并通过Matlab仿真对恢复流程进行建模与验证,旨在优化恢复时序与资源配置。文档还关联了智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统故障分析与调度优化等多种技术方向,展现了其在科研与工程实践中的广泛应用前景。配套代码和资料可通过提供的网盘链接下载,便于读者复现与拓展研究。; 适合人群:具备电力系统基本理论知识和Matlab编程能力的研究生、高校科研人员及从事电力系统运行、调度与控制相关工作的工程技术与研究人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统恢复策略的教学演示与科研仿真分析;②支撑黑启动方案的设计、评估与优化决策;③为复杂电网故障后快速恢复供电提供算法模型与技术参考; 阅读建议:建议读者结合网盘中的完整代码资源,按照文档所述技术路线逐步实践,重点关注黑启动过程中机组启动逻辑与负荷恢复的协调机制,并可进一步拓展至多能源协同恢复、智能算法优化等前沿研究方向。
源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/1eceaa56687c Chrome 开发者工具中文手册 =============== Chrome DevTools 是公认的优秀的前端调试工具,由于功能强大,所以使用起来有一定的学习门槛,与此同时 Chrome DevTools 暂时没有中文手册,对于不太熟悉英文的同学会比较吃力。 本项目的初衷是为想使用或者正在使用 Chrome DevTools 的同学提供一个中文手册,方便大家学习使用这个优秀的工具,提高前端开发效率和质量! 翻译流程 第一阶段 先将 Chrome DevTools 的内容按现有的目录结构翻译成中文,其中: 文章正文内容均放在 目录下,采用 格式。 文章中所用到的图片资源暂时先用现有英文手册的原始链接,后续图片资源会统一托管到七牛云存储 文件命名规则 文件名为 Chrome DevTools 对应文章超链接中 后的部分。 所有的空格和 用 代替。 例如: 这篇文档,对应 这个文件。 对于下级子页面文档,将其放在以父级文档名称命名的文件夹下面。 例如: 属于 那么将放置在 。 第二阶段 根据翻译文档,制作成类似在线手册或者与官方文档类似的网站,方便大家参阅。 参与项目 欢迎你参与翻译本项目,在翻译的过程中,可以锻炼你的英语能力和 Chrome DevTools 的实际应用能力,同时还为他人提供方便,何乐而不为? 一个个 commit 堆积起来就是一个了不起的 repo,欢迎你 Fork 并提交 Pull Request 或者 Issue ,哪怕是改正一个错别字、修正一个病句,我们都会很高兴。 参与方法和步骤如下: 登录 https://.com Fork 创建您的特性分支 (gi...

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