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#工作记录
一、问题描述
部署人工智能Qlib量化投资平台-CSDN博客
在运行微软开源量化投资Qlib项目结束时程序报以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "F:\PythonProjects\qlib\.venv\Lib\site-packages\joblib\externals\loky\backend\resource_tracker.py", line 181, in __del__
AttributeError: 'super' object has no attribute '__del__'
根据以上错误信息，AttributeError: 'super' object has no attribute '__del__' 是由于在 joblib 的 resource_tracker.py 文件中，某个类的 __del__ 方法错误地调用了 super().__del__()，而基类可能未定义 __del__ 方法导致的。
以下是可能的原因和解决方案：
二、原因分析
-
__del__方法调用问题
Python 的__del__方法在对象被垃圾回收时调用，但若基类未定义__del__，而子类尝试通过super().__del__()调用父类的析构函数，就会触发此错误。 -
模块导入问题
如果resource_tracker.py中在__del__方法内动态导入了模块（如import os），而解释器关闭时模块已被卸载，也可能导致类似错误。 -
joblib版本兼容性
旧版本的joblib可能存在资源管理逻辑的缺陷，尤其是在多进程或并行计算场景下。
三、修复方法
步骤 1：确认当前安装的 joblib 版本
通过以下命令查看已安装的版本：
pip show joblib输出示例：
(base) (.venv) PS F:\PythonProjects\qlib\examples> pip show joblib
Name: joblib
Version: 1.5.0
Summary: Lightweight pipelining with Python functions
Home-page: https://joblib.readthedocs.io
Author:
Author-email: Gael Varoquaux <gael.varoquaux@normalesup.org>
License: BSD 3-Clause
Location: F:\PythonProjects\qlib\.venv\Lib\site-packages
Requires:
Required-by: osqp, pyqlib, scikit-learn
(base) (.venv) PS F:\PythonProjects\qlib\examples>可以看到当前安装的是1.5.0版本。
此步骤可快速定位当前版本，避免因版本混淆导致的问题。
步骤 2：查询所有可用版本
若需测试或修复版本兼容性问题，可通过以下方式查询所有可用版本：
#指定一个根本不存在的版本，假意进行安装，以从报错输出中查询全部可用版本
pip install joblib==9.9.9【笔记】Python 开发必备：无需跳转，pip 快速获取包版本的技巧-CSDN博客
- 作用：模拟安装过程，列出所有可用的版本号（即使目标版本不存在）。
PowerShell 7.6.0-preview.4
(base) (.venv) PS F:\PythonProjects\qlib> pip install joblib==9.9.9
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement joblib==9.9.9 (from versions: 0.1a0.dev0, 0.2a0.dev0, 0.3a0.dev0, 0.3.1a0.dev0, 0.3.2.dev0, 0.3.2a0.dev0, 0.3.2b0.dev0, 0.3.2rc0.dev0, 0.3.3a0.dev0, 0.3.3b0.dev0, 0.3.3rc0.dev0, 0.3.4.dev0, 0.3.5.dev0, 0.3.6.dev0, 0.3.7.dev0, 0.4.0.dev0, 0.4.1.dev0, 0.4.2.dev0, 0.4.3.dev0, 0.4.4.dev0, 0.4.5.dev0, 0.4.6.dev0, 0.5.0.dev0, 0.5.0a0.dev0, 0.5.1.dev0, 0.5.2.dev0, 0.5.3.dev0, 0.5.4.dev0, 0.5.5.dev0, 0.5.6.dev0, 0.5.7.dev0, 0.5.7a0.dev0, 0.5.7b0.dev0, 0.5.7, 0.6.0a0, 0.6.0b0, 0.6.0b2, 0.6.0b3, 0.6.0, 0.6.1, 0.6.2, 0.6.3, 0.6.4, 0.6.5, 0.7.0a0, 0.7.0b0, 0.7.0rc0, 0.7.1, 0.8.0a0, 0.8.0a2, 0.8.0a3, 0.8.0, 0.8.1, 0.8.2, 0.8.3, 0.8.3.post1, 0.8.4, 0.9.0b2, 0.9.0b3, 0.9.0b4, 0.9.1, 0.9.2, 0.9.3, 0.9.4, 0.10.0, 0.10.2, 0.10.3, 0.11a3, 0.11, 0.12.0, 0.12.1, 0.12.2, 0.12.3, 0.12.4, 0.12.5, 0.13.0, 0.13.1, 0.13.2, 0.14.0, 0.14.1, 0.15.0, 0.15.1, 0.16.0, 0.17.0, 1.0.0, 1.0.1, 1.1.0a0, 1.1.0, 1.1.1, 1.2.0, 1.3.0, 1.3.1, 1.3.2, 1.4.0, 1.4.2, 1.5.0)
ERROR: No matching distribution found for joblib==9.9.9
从输出中可以看到，可用的最新版本是1.5.0版，也就是我当前已经安装过的版本，最临近的版本是1.4.2版（较低版本）。
步骤 3：升级或降级到临近版本
升级到最新版
pip install --upgrade joblib- 适用场景：当前安装的版本号低于最新版时，需要新功能或修复已知问题。
- 验证（python环境下）：
import joblib print(joblib.__version__) # 确认版本已更新
降级到临近版本
若当前已安装最新版本（1.5.0）却有此报错，可降级到已知的最临近版本（上个版本是1.4.2）：
pip install joblib==1.4.2
- 选择依据：根据 PyPI 历史记录，
1.4.2是最后一个支持 Python 3.7+ 的稳定版本。 - 验证：运行原代码，观察是否修复错误。
可以看到，在重新运行微软开源量化投资Qlib项目结束时，项目已经正常运行，本文开头的报错已消除（修复）。
步骤 4：版本选择建议
| 版本范围 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 1.5.0+ | 最新版，支持并行计算优化、内存映射等新特性 | 需要最新功能的项目 |
| 1.4.x | 稳定版，兼容 Python 3.7+，无重大兼容性问题 | 生产环境或依赖旧 API 的项目 |
| <1.3.0 | 旧版，可能缺少性能优化，需谨慎使用 | 遗留系统维护 |
总结
- 优先升级：若项目允许，升级到最新版以获取性能改进和安全修复。
- 降级备用：若遇到兼容性问题，选择已验证的稳定版本（如
1.4.2）。 - 环境隔离：使用虚拟环境避免全局依赖冲突。
通过合理管理 joblib 版本，可有效规避因 API 变更或资源管理缺陷导致的错误。