i, path_list = json_analyse(json_str) ^^^^^^^^^^^^ TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object

这个错误的意思是说你在尝试对一个 NoneType 对象进行解包，而 NoneType 对象是一个非可迭代对象，无法进行解包。一般来说，这个错误通常是因为函数返回了一个 None，而你尝试对它进行解包。

在你的代码中，出现这个错误的原因可能是 json_analyse 函数返回了 None，而你尝试对它进行解包。你需要检查一下 json_analyse 函数的返回值，并确保它是一个可迭代对象，才能进行解包。

如果你需要更多帮助，请提供更多代码和上下文信息。以下是一些相关问题，可能会对你有所帮助：

相关问题

下面这段代码每一句是什么意思：sentence = news_dict['title'] keys = analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) # 限制推荐长度 recommend_len = 3 recommend_list = [] for key in keys: sql = f'select * from news where title like "%{key}%" and id !={news_dict["id"]}' res = db_model.DbModel().getAll(sql) recommend_list.extend(res) if len(recommend_list) >=recommend_len: break # news_list = list(news_model.newsModel.objects.all()) # recommend_list = list(map(lambda x:x.__dict__,random.sample(news_list, k=3))) #---------- recommend_list = recommend_list[:recommend_len] return render(request, "details.html", {"id": id, "user": user, "news": news_dict, "score": score, "collect": collect,'recommend':recommend_list})

这段代码的作用是在新闻详情页面中，根据当前新闻的标题提取出关键词，并在数据库中搜索包含这些关键词的其他新闻，将其推荐给用户。具体每一句的意思如下：

1. `sentence = news_dict['title']`：从字典 `news_dict` 中获取新闻标题，并赋值给变量 `sentence`。

2. `keys = analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())`：使用 jieba 库的 `extract_tags()` 方法，提取出新闻标题中的关键词，并将它们存储在列表 `keys` 中。其中，`topK` 参数表示提取的关键词数量上限，`withWeight` 参数表示是否返回关键词的权重，`allowPOS` 参数表示允许的词性。

3. `recommend_len = 3`：设定推荐新闻的数量上限为 3 条。

4. `recommend_list = []`：创建一个空列表 `recommend_list`，用于存储推荐的新闻。

5. `for key in keys:`：遍历关键词列表 `keys` 中的每一个关键词。

6. `sql = f'select * from news where title like "%{key}%" and id !={news_dict["id"]}'`：构造 SQL 查询语句，查询新闻表中标题包含当前关键词且不是当前新闻的所有新闻。其中，`f` 表示字符串格式化，`{}` 中的内容会被替换为相应的变量值。

7. `res = db_model.DbModel().getAll(sql)`：调用 `DbModel()` 类的 `getAll()` 方法执行 SQL 查询语句，并将结果存储在列表 `res` 中。该方法返回的是一个包含多个字典的列表，每个字典表示一条查询结果。

8. `recommend_list.extend(res)`：将查询结果列表 `res` 中的元素添加到推荐列表 `recommend_list` 中。

9. `if len(recommend_list) >=recommend_len: break`：如果推荐列表中的新闻数量达到了上限 `recommend_len`，则跳出循环。

10. `recommend_list = recommend_list[:recommend_len]`：如果推荐列表中的新闻数量超过了上限 `recommend_len`，则只保留前 `recommend_len` 条。

11. `return render(request, "details.html", {"id": id, "user": user, "news": news_dict, "score": score, "collect": collect,'recommend':recommend_list})`：将渲染后的 HTML 页面返回给用户，其中包含新闻详情、用户信息、新闻评分、新闻收藏状态和推荐新闻列表等信息。

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss,topK = 100, withWeight=True) for texts in abstracts: if texts == text_analysis: abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(abstracts,topK=30,withWeight=True)

根据你提供的代码，你想使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词，并用这些关键词来匹配摘要列表中的文本。如果匹配成功，则提取该摘要的关键词。

然而，根据你的代码，存在一些问题。首先，在`if texts == text_analysis`这行代码中，你将`texts`与`text_analysis`进行了相等性比较，这是不正确的。`text_analysis`是一个包含关键词和权重的列表，而`texts`是从摘要列表中提取出来的文本。你应该使用`in`运算符来判断一个文本是否包含在关键词列表中。

另外，在第二个`jieba.analyse.extract_tags()`函数中，你传递的是整个摘要列表`abstracts`，而不是单个摘要文本。如果你想提取每个摘要的关键词，应该遍历摘要列表，并将每个摘要文本作为参数传递给函数。

以下是修改后的示例代码：

import jieba.analyse

keywordss = "关键词列表"  # 假设这是你的关键词列表
abstracts = ["摘要1", "摘要2", "摘要3"]  # 假设这是你的摘要列表

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss, topK=100, withWeight=True)

for text in abstracts:
    for keyword, weight in text_analysis:
        if keyword in text:
            abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=30, withWeight=True)
            print(abstract_analysis)
            break

在这个修改后的代码中，我们首先定义了一个关键词列表`keywordss`和一个摘要列表`abstracts`，你需要根据实际情况进行修改。

然后，我们使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词，并将结果保存在`text_analysis`变量中。

接下来，我们遍历摘要列表`abstracts`，并对于每个摘要文本`text`，遍历关键词列表`text_analysis`。如果关键词存在于摘要文本中，则使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数提取该摘要的关键词，并将结果保存在`abstract_analysis`变量中。

请根据你的具体需求修改代码中的关键词列表和摘要列表，并确保已正确导入`jieba.analyse`模块。如果还有其他问题，请提供更多细节，我将尽力帮助你。