在 Python 中遇到 AttributeError: 'tfidfvectorizer' object has no attribute 'get_feature_names' 时，通常这意味着你正在尝试使用一个名为 'tfidfvectorizer' 的对象，但是该对象没有 'get_feature_names' 方法。这个问题通常发生在尝试使用不存在的属性时。

在这种情况下，最好的解决方法是检查一下你是否正确地创建了该对象。可能的原因是，你在创建对象时使用了错误的名称，或者你并未正确地导入相关库。请检查代码并确保你正确地创建了对象，以及你已经正确地导入了相关库。

解决 AttributeError 的方法有很多，以下是一些常见的解决方法：

1. 检查代码中是否存在类似错误的引用。
2. 检查相关库是否安装正确。
3. 重新导入相关库。
4. 使用正确的语法创建对象。
5. 检查代码中是否存在拼写错误。

通过检查代码并确保正确创建对象和正确导入了相关库，可以有效地解决 AttributeError。另外，如果仍然无法解决问题，可以尝试寻求其他人的帮助，或者寻求技术支持。

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 创建对象
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 尝试使用对象属性
try:
    # 使用对象方法
    vectorizer.get_feature_names()
except AttributeError:
    # 如果无法使用对象属性，可以尝试使用基础方法
    print('AttributeError:'+ str(vectorizer))

在上面的示例代码中，我们首先导入了 pandas 和 sklearn.feature_extraction.text 库。然后，我们创建了一个 TfidfVectorizer 对象，并使用该对象的 get_feature_names 方法来获取特征名称。如果该方法不存在，我们可以使用基础方法来获取特征名称。