Python 启动映射作业时遇到错误

启动地图作业时，我遇到此错误

下面是我如何启动map函数的

*处理程序代码：- 此代码读取设备健康模型的每一行，并为其准备CSV文件。 在完成对数据模型行的迭代之后，我们准备CSV文件并通过电子邮件发送给用户

def process_health_logs(health_logs):
  ctx = context.get()
  params = ctx.mapreduce_spec.mapper.params
  to_date = params.get('to_date')
  from_date = params.get('from_date')

  to_date = datetime.datetime.strptime(str(to_date),'%Y-%m-%d').date()
  from_date = datetime.datetime.strptime(str(from_date),'%Y-%m-%d').date()
  error_date = health_logs.error_date if health_logs.error_date else health_logs.added_date
  date  = error_date.date()

  if date >= from_date and date <= to_date:
    added_date = time_util.utc_to_local(error_date, health_logs.place.timezone)
    device_id = health_logs.device_id
    user = health_logs.user.email
    place = health_logs.place.name
    unique_device_id = health_logs.unique_device_id 
    error_type = health_logs.error_type
    error_level = health_logs.error_level
    error_description = health_logs.error_description

    row_data=[
              added_date,
              device_id, 
              user,
              place, 
              unique_device_id, 
              error_type,
              error_level,
              error_description
             ]
    row_data = [gtools.str_or_empty(x).encode('utf-8').replace(',', ';') for x in row_data]
    yield ','.join(row_data) + '\n'

def过程健康日志（健康日志）：
ctx=context.get（）
params=ctx.mapreduce\u spec.mapper.params
to_date=params.get（'to_date'）
from_date=params.get（'from_date'）
to_date=datetime.datetime.StrTime（str（to_date），“%Y-%m-%d”）.date（）
from_date=datetime.datetime.strtime（str（from_date），“%Y-%m-%d”）.date（）
error\u date=健康日志。error\u date if health\u logs.error\u date else health\u logs.added\u date
日期=错误\u日期。日期（）
如果date>=from_date和date很可能您使用的是旧的cloudstorage模块，与mapreduce模块不兼容。
请显示完整的回溯。它的存在是有原因的。我已经添加了完整的回溯，您可以将其从保留中删除吗。对此有任何看法吗？您可能还需要显示处理程序的代码。@Daniel Roseman请查看此内容。
control.start_map(name='Export Device Health Logs',
      handler_spec='data_process.process_health_logs',
      reader_spec='mapreduce.input_readers.DatastoreInputReader',
      mapper_parameters={"input_reader":{'entity_kind': 'models.DeviceHealth','email':user.email,'to_date':to_date,'from_date':from_date},'output_writer': {'bucket_name': bucket_name,
                'content_type': 'text/plain'}},
      shard_count=1,
      output_writer_spec='mapreduce.output_writers.GoogleCloudStorageConsistentOutputWriter',
      mapreduce_parameters={'done_callback':'/tasks/mapreduce/done/export_health_data',
                              'done_callback_queue':'mapreduce-done'})

def process_health_logs(health_logs):
  ctx = context.get()
  params = ctx.mapreduce_spec.mapper.params
  to_date = params.get('to_date')
  from_date = params.get('from_date')

  to_date = datetime.datetime.strptime(str(to_date),'%Y-%m-%d').date()
  from_date = datetime.datetime.strptime(str(from_date),'%Y-%m-%d').date()
  error_date = health_logs.error_date if health_logs.error_date else health_logs.added_date
  date  = error_date.date()

  if date >= from_date and date <= to_date:
    added_date = time_util.utc_to_local(error_date, health_logs.place.timezone)
    device_id = health_logs.device_id
    user = health_logs.user.email
    place = health_logs.place.name
    unique_device_id = health_logs.unique_device_id 
    error_type = health_logs.error_type
    error_level = health_logs.error_level
    error_description = health_logs.error_description

    row_data=[
              added_date,
              device_id, 
              user,
              place, 
              unique_device_id, 
              error_type,
              error_level,
              error_description
             ]
    row_data = [gtools.str_or_empty(x).encode('utf-8').replace(',', ';') for x in row_data]
    yield ','.join(row_data) + '\n'