channel.history(limit=100).flatten() 为什么没有用
时间: 2024-03-10 12:45:00 浏览: 5
`channel.history(limit=100).flatten()` 的作用是获取一个频道中最新的100条消息,并将它们平铺成一个列表。然而,在你的代码中,这行代码并没有执行成功,而是抛出了异常。异常消息中说,`async_generator` 对象没有 `flatten` 属性,这意味着 `channel.history(limit=100)` 返回的是一个异步生成器对象,而不是一个列表。异步生成器对象是 Python3.6 中引入的一种对象类型,它支持异步迭代。如果你想要使用异步生成器对象获取历史消息,应该使用 `async for` 循环来迭代异步生成器,而不是使用 `flatten()` 方法。例如:
```
async for message in channel.history(limit=100):
# 处理历史消息
```
这样可以异步地获取历史消息,而不会阻塞其他事件的处理。
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import discord class MyClient(discord.Client): async def on_ready(self): print('Logged in as {0}!'.format(self.user)) await self.send_message() async def send_message(self): channel = client.get_channel(CHANNELID) content = (await channel.history(limit=1).flatten()[0]).content await content client = MyClient() client.run('TOKEN')
这段代码是一个 Discord 机器人的基本框架,使用 Python 中的 discord 模块。MyClient 类继承自 discord.Client 类,并实现了 on_ready() 和 send_message() 两个异步函数。on_ready() 函数在机器人登录成功后会被调用,并输出登录信息。send_message() 函数用于向指定频道发送消息。其中,CHANNELID 和 TOKEN 需要被替换成对应的频道 ID 和机器人 TOKEN。另外,await content 语句应该改为 await channel.send(content) 才能实现消息发送功能。
class LeNet5(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1=paddle.nn.Conv2D(in_channels=1,out_channel=6,kernel_size=5) self.avgpool1=paddle.nn.AvPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.conv2=paddle.nn.Conv2D(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5) self.avgpool2=paddle.nn.AvPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.flatten=paddle.nn.Flatten() self.fc1 = paddle.nn.Linear(in_features=400,out_features=120) self.fc2 = paddle.nn.Linear(in_features=120,out_features=84) self.fc3 = paddle.nn.Linear(in_features=84, out_features=10)在pytorch中如何表示
在 PyTorch 中,可以使用以下代码表示该 LeNet5 模型:
```
import torch.nn as nn
class LeNet5(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet5, self).__init__()
self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5)
self.avgpool1=nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2)
self.conv2=nn.Conv2d(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5)
self.avgpool2=nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2)
self.flatten=nn.Flatten()
self.fc1 = nn.Linear(in_features=400,out_features=120)
self.fc2 = nn.Linear(in_features=120,out_features=84)
self.fc3 = nn.Linear(in_features=84, out_features=10)
```
其中,需要引入 `torch.nn` 模块,将 `nn.Conv2d`、`nn.AvgPool2d`、`nn.Flatten`、`nn.Linear` 替换掉原来的 `paddle.nn`。