{ type: "searchSelect", placeholder: "签约机构", valueName: 'signOrganId', optionName: "label", searchItemName: "label", optionId: "key", searchApi:commonService.orgPageList({}).then(res=>{ const {retData}=res retData.map(item=>{ return {key: item.id, label: item.organName, value: item.id,} }) }) }, 分析一下此段代码的报错 汉语解释index.jsx:55 Uncaught TypeError: item.searchApi is not a function at searchQuery (index.jsx:55:1) at onFocus (index.jsx:129:1) at onContainerFocus (BaseSelect.js:326:1) at HTMLUnknownElement.callCallback (react-dom.development.js:188:1) at Object.invokeGuardedCallbackDev (react-dom.development.js:237:1) at invokeGuardedCallback (react-dom.development.js:292:1) at invokeGuardedCallbackAndCatchFirstError (react-dom.development.js:306:1) at executeDispatch (react-dom.development.js:389:1) at executeDispatchesInOrder (react-dom.development.js:414:1) at executeDispatchesAndRelease (react-dom.development.js:3278:1) at executeDispatchesAndReleaseTopLevel (react-dom.development.js:3287:1) at forEachAccumulated (react-dom.development.js:3259:1) at runEventsInBatch (react-dom.development.js:3304:1) at runExtractedPluginEventsInBatch (react-dom.development.js:3514:1) at handleTopLevel (react-dom.development.js:3558:1) at batchedEventUpdates$1 (react-dom.development.js:21871:1) at batchedEventUpdates (react-dom.development.js:795:1) at dispatchEventForLegacyPluginEventSystem (react-dom.development.js:3568:1) at attemptToDispatchEvent (react-dom.development.js:4267:1) at dispatchEvent (react-dom.development.js:4189:1) at unstable_runWithPriority (scheduler.development.js:653:1) at runWithPriority$1 (react-dom.development.js:11039:1) at discreteUpdates$1 (react-dom.development.js:21887:1) at discreteUpdates (react-dom.development.js:806:1) at dispatchDiscreteEvent (react-dom.development.js:4168:1)

根据提供的代码，出现报错的原因是在 `item.searchApi` 中，`searchApi` 并不是一个函数。根据代码逻辑，`searchApi` 是一个使用 `commonService.orgPageList({})` 进行异步请求的 Promise 对象，它的结果会在 `then` 方法中进行处理。

然而，在这段代码中，`searchQuery` 函数中使用了 `item.searchApi()` 来调用这个函数，而实际上 `item.searchApi` 不是一个函数，所以会报错。

要解决这个问题，可以将 `searchQuery` 函数中的 `item.searchApi()` 替换为 `item.searchApi.then()`，并在 `then` 方法中处理结果。

以下是修改后的代码示例：

const searchQuery = (value) => {
  item.searchApi.then(res => {
    const { retData } = res;
    retData.map(item => {
      return {
        key: item.id,
        label: item.organName,
        value: item.id,
      };
    });
  });
};

// 其他代码...

这样修改后，应该就能正确地调用异步请求并处理结果了。

相关问题

.search input::placeholder是什么

`.search input::placeholder` 是CSS中的一个选择器，它用于选择 `.search input` 元素的占位符文本。

在Web开发中，占位符文本是指在输入框中显示的灰色文本，通常用于提示用户要输入的内容。`.search input::placeholder` 选择器可以用来设置这些占位符文本的样式。

例如，可以使用以下CSS代码来设置 `.search input` 元素中占位符文本的样式：

.search input::placeholder {
  color: #999; /* 设置占位符文本的颜色为灰色 */
  font-style: italic; /* 设置占位符文本为斜体字体 */
}

这样，当用户在输入框中没有输入任何内容时，占位符文本就会以灰色斜体字体的形式显示在输入框中，提醒用户需要输入的内容。

RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.

这个错误通常是因为你正在使用 TensorFlow 2.0 的 Eager Execution 模式，而 placeholder 是 TensorFlow 1.x 的概念，不支持 Eager Execution 模式。你可以使用 tf.data.Dataset API 代替 placeholder，或者禁用 Eager Execution 模式。

如果你想禁用 Eager Execution 模式，可以在代码开头添加以下代码：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

这会将 TensorFlow 切换回到 1.x 版本的 Graph Execution 模式，从而可以使用 placeholder。

如果你想使用 tf.data.Dataset API 代替 placeholder，可以使用以下示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义输入数据
input_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_placeholder)
label_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(label_placeholder)

# 定义批次大小和迭代器
batch_size = 32
iterator = tf.compat.v1.data.Iterator.from_structure(input_data.output_types, input_data.output_shapes)
input_batch, label_batch = iterator.get_next()
input_batch.set_shape([batch_size] + list(input_data.output_shapes))
label_batch.set_shape([batch_size] + list(label_data.output_shapes))

# 定义其他操作
# ...

# 初始化迭代器
train_init_op = iterator.make_initializer(input_data)
sess.run(train_init_op, feed_dict={input_placeholder: input_data, label_placeholder: label_data})

其中，input_placeholder 和 label_placeholder 分别是输入数据和标签的占位符，input_data 和 label_data 是输入数据和标签的 tf.data.Dataset 对象。通过 tf.compat.v1.data.Iterator.from_structure() 创建一个迭代器，然后通过 iterator.get_next() 获取批次数据。最后，通过 iterator.make_initializer() 初始化迭代器，并通过 feed_dict 传入数据。