python报错Expected type 'collections.Iterable', got 'int' instead

当Python期望一个`collections.Iterable`类型的对象，但实际收到的是一个整数时，这通常是因为你在尝试迭代一个非可迭代的数据结构，如一个简单的整数。`collections.Iterable`是一组可以按元素遍历的对象，比如列表、元组、集合、字典等。

举个例子，如果你有以下代码：

from collections import Iterable

# 这会引发错误，因为整数不是Iterable
try:
    for i in 123:  # 错误：Expected type 'collections.Iterable', got 'int' instead
        pass
except TypeError as e:
    print(e)

# 正确的做法是迭代一个可迭代对象，如列表或字符串
numbers = [1, 2, 3]
for num in numbers:
    print(num)

要解决这个问题，你需要确保你正在操作的是可迭代的数据结构，如列表、元组或字符串。如果想以某种方式转换整数到可迭代，你可以把它包装在一个序列里，如`range()`或`list()`。例如：

# 转换整数到列表
iterable_int = list(123)
for i in iterable_int:
    print(i)

相关问题

Expected type 'collections.Iterable', got '_dict_items[str, str]' instead

这个错误提示通常在Python编程中发生，当你期望一个变量是`collections.Iterable`类型的，也就是可以迭代的对象，比如列表、元组或生成器等，但实际上你得到的是字典的键值对类型`_dict_items[str, str]`。

字典的`items()`方法返回的是一个包含键值对的视图，它是一个特殊的迭代器，而不是标准的Iterable。如果你想将字典的键值对当作序列处理，你可以直接遍历它，但如果你想让代码更通用，需要明确指定预期的数据类型，例如：

expected_type = collections.abc.Iterable
value = dict()  # 或者 any other iterable dictionary

if isinstance(value.items(), expected_type):
    for key, value in value.items():
        # do something with the items
else:
    raise TypeError(f"Expected {expected_type}, but got {_dict_items[str, str]}")

代码：img = Image.open("test.png").convert('L') img2 = img.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS) img_array = np.array(img2)，报错Expected type 'Union[ndarray, Iterable, int, float]', got 'Image' instead，如何解决？

您可以尝试将Image类型的图像转换为NumPy数组类型，可以使用np.asarray()函数进行转换，代码如下：

img = Image.open("test.png").convert('L')
img2 = img.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)
img_array = np.asarray(img2)

这样就可以将Image类型的图像转换为NumPy数组类型，避免了报错。