Python 管道可以'；在kedro中找不到节点

我在下面，创建了所有需要的文件，用

kedro run--node=preprocessing_data

启动了kedro，但遇到了这样的错误消息：

ValueError: Pipeline does not contain nodes named ['preprocessing_data'].

如果我在没有

节点

参数的情况下运行kedro，我将收到

kedro.context.context.KedroContextError: Pipeline contains no nodes

文件内容：

src/project/pipelines/data_engineering/nodes.py
def preprocess_data(data: SparkDataSet) -> None:
    print(data)
    return

---

我认为您需要将管道设置为

\uuuuu default\uuuu

。 e、 g

---

然后，

kedro run--node=preprocessing\u data

对我有效。

Mayurc是正确的，没有节点，因为您的

\u默认管道是空的。另一个选项是使用cli仅运行
de
管道

kedro运行——管道de

您可以在run命令的帮助文本中找到此选项以及更多内容

$kedro运行--帮助
用法：kedro运行[选项]
运行管道。
选项：
--从输入文本中，列出应用作
起点。
--“从节点”文本应用作
起点。
--“到节点”文本应用作
终点。
-n、 --节点文本仅运行具有指定名称的节点。
-r、 --运行程序文本指定要运行管道的运行程序
具有
此选项不能与一起使用
--平行。
-p、 --使用“ParallelRunner”并行运行管道。
如果
未指定，请使用“SequentialRunner”。这
标志不能一起使用
和——跑步者。
-e、 --env TEXT在配置的环境中运行管道。如果
未指定，
管道将使用环境运行
`本地`。
-t、 --标记文本仅使用具有
这个标签
附属的。选项可用于多个
时代，什么导致了一场灾难
管道由
具有任何这些标记的节点。
-lv，--load version TEXT指定特定的数据集版本（时间戳）
用于装载。
--要运行的模块化管道的管道文本名称。
如果没有设置，
默认情况下，将运行项目管道。
-c、 --配置文件指定要加载运行的YAML配置文件
来自的命令参数。如果命令行参数
如果提供，他们将
覆盖已加载的。
--参数文本指定要传递的额外参数
到
上下文初始值设定项。项目必须分开
通过逗号、键和冒号，
例子：
param1:value1，param2:value2。每个参数都是
被第一个逗号分开，
所以参数值是
允许包含冒号，但不允许包含参数键。
-h、 --帮助显示此消息并退出。

发布了第二个答案，因为完整的帮助输出不适合注释。
为什么说“kedro.framework.context.context.KedroContextError:找不到名为“default”的管道。它需要由“register\u pipelines”函数生成并返回。我在管道注册表文件中调用了该函数？
src/project/pipelines/data_engineering/pipeline.py
def create_pipeline(**kwargs):
    return Pipeline(
        [
            node(
                func=preprocess_data,
                inputs="data",
                outputs="preprocessed_data",
                name="preprocessing_data",
            ),
        ]
    )

src/project/pipeline.py
def create_pipelines(**kwargs) -> Dict[str, Pipeline]:
    de_pipeline = de.create_pipeline()
    return {
        "de": de_pipeline,
        "__default__": Pipeline([])
    }

def create_pipelines(**kwargs) -> Dict[str, Pipeline]:
    de_pipeline = de.create_pipeline()
    return {
        "de": data_engineering_pipeline,
        "__default__": data_engineering_pipeline
    }