达斯克（Dask）：TypeError：__call __（）接受2个位置参数，但给出了3个位置

Question

我在使用Dask时遇到此错误。我不知道如何解决它，因为在我的代码中似乎没有什么内容。

我正在做的是读取数据框并使用stanfordnlp标记文本列，然后取出nouns。仅使用pandas时效果很好，但是使用dask时出现此错误。我在Ubuntu，python 3.7.3和Dask 2.6.0上。

这是我的错误：

  

回溯（最近通话最近）：   文件main.py，第56行，位于main（df = data，nlp = nlp，lang = lang，wanted_pos = wp）
  主df.persist（）中的文件“ main.py”，第13行   文件“ /home/bertil/Envs/datascience/lib/python3.7/site-packages/dask/base.py”，第138行，以persist（结果）= persist（自身，遍历为False，** kwargs）   文件“ /home/bertil/Envs/datascience/lib/python3.7/site-packages/dask/base.py”，第629行，持久结果= schedule（dsk，keys，** kwargs）
  在获得** kwargs的文件“ /home/bertil/Envs/datascience/lib/python3.7/site-packages/dask/threaded.py”的第80行中
  在get_async raise_exception（exc，tb）中的第486行中的文件“ /home/bertil/Envs/datascience/lib/python3.7/site-packages/dask/local.py”
  在316行中增加文件“ /home/bertil/Envs/datascience/lib/python3.7/site-packages/dask/local.py”
  在execute_task结果= _execute_task（任务，数据）中的文件“ /home/bertil/Envs/datascience/lib/python3.7/site-packages/dask/local.py”，第222行
  文件“ /home/bertil/Envs/datascience/lib/python3.7/site-packages/dask/core.py”，第118行，位于_execute_task args2 = [_execute_task（a，cache）for a in args]
  args2中的文件“ /home/bertil/Envs/datascience/lib/python3.7/site-packages/dask/core.py”第118行= [_args中的_execute_task（a，cache）]
  _execute_task return func（* args2）中的文件“ /home/bertil/Envs/datascience/lib/python3.7/site-packages/dask/core.py”，行119
  TypeError：调用（）接受2个位置参数，但给出了3个

这是我的代码：

#!/usr/bin/env python

from pathlib import Path
import dask.dataframe as dd
import stanfordnlp
import string


def main(df, nlp, lang, wanted_pos):
    df['tagged'] = df['Message'].apply(process,
                                       args=(nlp, lang, wanted_pos,),
                                       meta=('Message', 'object'))
    df.persist()
    df.to_csv(f'output.csv')


def process(text, nlp, lang, wanted_pos):
    # Remove punctuation
    text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
    token = nlp(text)
    words = {word for sent in token.sentences for word in sent.words}
    wanted_words = set(filter(lambda x: x in wanted_pos, words))
    wanted_words = ','.join(word for word in wanted_words if word)
    return wanted_words


if __name__ == '__main__':
    # Choose language
    lang = 'da'

    # Chose wanted_pos
    wp = ['NOUN']

    # Read data in chunks
    data = dd.read_csv('sample.csv', quoting=3, error_bad_lines=False,
                       dtype={'Message': 'object',
                              'Action Time': 'object',
                              'ClientQueues': 'object',
                              'Country': 'object',
                              'Custom Tags': 'object',
                              'Favorites': 'object',
                              'Geo Target': 'object',
                              'Location': 'object',
                              'State': 'object'})



    # Download model for nlp.
    stanford_path = Path.home() / 'stanfordnlp_resources' / f'{lang}_ddt_models'
    if not stanford_path.exists():
        stanfordnlp.download(lang)

    # Set up nlp pipeline
    nlp = stanfordnlp.Pipeline(processors='tokenize,lemma,pos', lang=lang)

    main(df=data, nlp=nlp, lang=lang, wanted_pos=wp)

更新：我以为我已修复它，但是还没有，所以我再次删除了答案。我仍然遇到问题