TypeError: Callable[[arg, ...], result]: each arg must be a type. Got Ellipsis.

这个TypeError通常是当你在Python中尝试使用Callable装饰器（用于检查函数是否可调用）时遇到的。`Callable[[arg, ...], result]`是一个类型提示，表示接受任意数量位置参数(arg)并返回结果(result)的函数。然而，当出现`Got Ellipsis`（...）时，说明你在传入Callable装饰器的参数列表中使用了Ellipsis（...），这在类型提示中通常代表“剩余的任意数量参数”。

Ellipsis应该仅在你需要捕获不确定数量的位置参数时才使用，并且需要跟明确指定的参数类型一起提供。如果你想要声明一个可以接受任意数量参数的函数，你应该像下面这样：

from typing import Callable

def accepts_varargs(func: Callable[..., Any]) -> None:
    # 函数装饰器，func现在期望接收任意数量的位置参数
    pass

@accepts_varargs
def my_function(*args):
    # 这里 args 就是任意数量的位置参数
    pass

在这个例子中，`Callable[..., Any]`意味着`func`可以接受任意数量的参数，并且参数类型可以是任何类型。

相关问题

typeerror: index(...) must be called with a collection of some kind, false was passed

这个错误是因为在使用 index() 函数时传入了 false 这个参数，而 index() 函数需要传入一个集合类型的参数才能正常工作。建议检查代码中传递给 index() 函数的参数，确保其类型正确。

TypeError: Index(...) must be called with a collection of some kind, None was passed

这个错误通常是由于将`None`类型的对象传递给Pandas的`Index`函数或方法所致。这个函数或方法期望的是一个集合类型的对象，如列表、元组或数组，而不是`None`。你可以检查出错的代码行，并查看其中是否存在需要集合类型的参数。如果是`None`类型的对象，需要将其转换为集合类型的对象才能传递给函数或方法。下面是一个例子：

# 错误示例：尝试将None类型的对象传递给Index函数
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.columns = None  # 将列名设置为None
df.columns = pd.Index(None)  # 尝试将None类型的对象传递给Index函数
print(df.columns)

# 正确示例：将None类型的对象转换为集合类型的对象，再传递给Index函数
df.columns = pd.Index([None] * len(df.columns))
print(df.columns)

在这个例子中，如果你直接运行第4行代码，会抛出"TypeError: Index(...) must be called with a collection of some kind, None was passed"这个错误，因为`Index`函数期望的是一个集合类型的对象，而不是`None`。为了修复这个错误，你需要先将`None`类型的对象转换为集合类型的对象，这里使用了一个长度与列数相同的`None`列表，然后将其传递给`Index`函数，这样就不会抛出错误了。