①不熟悉csv模块,将csv 模块里的Writer 对象的两个方法:csvwriter.writerow(row)与csvwriter.writerows(rows)搞混了 2.解决问题过程 ①Google搜索:iterable expected, not int ②搜到stackoverflow上的帖子:Python list to csv throws error: iterable expected, not numpy.int64 ③ 查看python官方文档csv 模块 3...
self._target(*self._args, **self._kwargs) TypeError:func() argument after * must be aniterable, notint 可能原因: 1、使用threading.Thread()创建线程时,args参数传递的是一个元组,即使这个时候函数只有1个参数。 解决方法: 1、改用元组传递参数,t0 = threading.Thread(target=func, name=’func-0′...
问Python csv可迭代是预期的，而不是int问题EN这是基于我们学校老师一直使用void main（），而发的感慨...
第一种:TypeError: unsupported operand type(s) for …(不支持的运算) 第二种:TypeError: can only concatenate str (not "int") to str (只能用字符串拼接字符串) 第三种:TypeError: 'xxx' object is not iterable(对象不可被迭代) 具体的解决方法可以结合下图: 一句话总结:为了避免类型错误,你需要确定自...
TypeError: argument oftype'int'isnotiterable 类型“int”的参数不可迭代 TypeError: string indices must be integers 字符串索引必须是整数 TypeError:listexpected at most1arguments, got2列表最多需要1个参数,得到2个 TypeError: sequence item2: expectedstrinstance,intfound ...
AI代码解释 defadd_numbers(a,b):ifnotisinstance(a,(int,float)):raiseTypeError("Expected int or float, got {}".format(type(a)))ifnotisinstance(b,(int,float)):raiseTypeError("Expected int or float, got {}".format(type(b)))returna+b...
IndentationError: expected an indented block:代码缩进错误 NameError: name 'xxx' is not defined:没有定义xxx变量 list index out of range:列表越界(取值超出了列表的长度) KeyError: 'xxx':在字典里取一个不存在的key值 TypeError: argument of type 'int' is not iterable:类型错误:“int”类型的参数不...
TypeError : argument of type 'int' is not iterable 此处是因为int不可迭代。 TypeError: cannot unpack non-iterable int object 此处是循环的变量中的元素不是一个可以。这一类型的错误需要你对python有一些掌握,例如dict的key是不可重复的等等,需要在错误中累积这一类的知识。
第三种:TypeError: ‘xxx’ object is not iterable(对象不可被迭代) 目前为止,常见的可迭代对象应该包括:字符串类型,列表,元组和字典。剩下的一些类型,比如:int类型,float类型,布尔类型和None就不是可迭代对象。 2.2 IndexError IndexError这个异常,和列表取值有关。出现频率较高的索引错误是IndexError: list ind...
# a bit like torchvision.transforms.ComposereturnChain(# step 1: remove static/dynamic fields if not specified[RemoveFields(field_names=remove_field_names)]# step 2: convert the data to NumPy (potentially not needed)+([AsNumpyArray(field=FieldName....