target_list = list(entity_set.difference(set(exclude_list)))中出现了报错'NoneType' object is not iterable

这个错误信息表明你在尝试迭代 `NoneType` 对象，也就是 `entity_set.difference(set(exclude_list))` 的结果是 `None`，而不是你期望的一个集合（set）。通常，`difference()` 方法会在第一个参数（这里是 `entity_set`）从第二个参数（`exclude_list`）中移除所有元素后返回一个新的集合。

可能的原因有：

1. `entity_set` 变量可能是空的或者它的值为 `None`。
2. `exclude_list` 中没有元素与 `entity_set` 交互，导致差异结果为空集，而空集不是可迭代的。

要修复这个问题，你需要首先检查 `entity_set` 是否确实是一个非空的数据结构，如果不是，确保你已经正确初始化了它。如果是的话，你可以先判断差集的结果是否为空，再进行迭代操作：

if entity_set is not None and exclude_list is not None:
    target_list = list(entity_set.difference(set(exclude_list)))
else:
    # 如果entity_set或exclude_list是None，处理异常或返回默认值
    print("entity_set or exclude_list is None, cannot proceed.")

如果你能提供具体的代码片段和上下文，我可以更准确地帮你定位问题所在。

相关问题

优化sql：SELECT we.organization_id ,we.wip_entity_id ,case when wl.line_id is null then we.wip_entity_name else '' end wip_entity_name ,we.primary_item_id ,mtt.transaction_type_name ,mmt.transaction_date ,bd.department_code ,mmt.inventory_item_id ,mmt.subinventory_code ,mta.reference_account ,br.resource_code ,lu2.meaning as line_type_name ,mta.base_transaction_value ,mta.cost_element_id ,flv.meaning as cost_element ,wdj.class_code job_type_code ,ml.meaning job_type_name FROM (select * from gerp.mtl_material_transactions where substr(transaction_date,1,7) >= '2023-06' and transaction_source_type_id = 5) mmt inner join gerp.wip_entities we on mmt.organization_id = we.organization_id inner join gerp.mtl_transaction_accounts mta on mta.transaction_source_id = we.wip_entity_id and mta.transaction_id = mmt.transaction_id and mta.transaction_source_type_id = 5 inner join gerp.mtl_transaction_types mtt on mtt.transaction_type_id = mmt.transaction_type_id inner join mfg_lookups lu2 on lu2.lookup_code = mta.accounting_line_type and lu2.lookup_type = 'CST_ACCOUNTING_LINE_TYPE' inner join gerp.mtl_system_items_b msi on msi.inventory_item_id = mmt.inventory_item_id and msi.organization_id = mta.organization_id left join gerp.bom_departments bd on bd.department_id = mmt.department_id left join gerp.bom_resources br on br.resource_id = mta.resource_id left join gerp.wip_lines wl on wl.line_id = mmt.repetitive_line_id left join gerp.wip_discrete_jobs wdj on wdj.wip_entity_id = mta.transaction_source_id left join gerp.fnd_lookup_values_vl flv on cast(mta.cost_element_id as string) = flv.lookup_code and flv.lookup_type = 'CST_COST_CODE_TYPE' left join mfg_lookups ml on ml.lookup_code = wdj.job_type and ml.lookup_type = 'WIP_DISCRETE_JOB' 。其中mmt,we,mta,msi,wdj数据量很大

针对这个SQL语句，可以优化的地方有：

1. 使用JOIN语句时，可以根据数据量大小，将数据量大的表放在后面，这样可以避免在连接时出现性能问题。

2. 使用子查询时，可以在子查询中添加条件筛选，减少返回的数据量。

3. 可以对查询中的日期条件进行优化，例如使用日期范围查询时，可以使用BETWEEN关键字代替大于等于和小于等于的运算符。

4. 可以对大表进行分区或分片，以加快查询速度。

5. 可以对JOIN语句中的字段添加索引，以提高查询效率。

下面是对原SQL语句的优化：

SELECT 
    we.organization_id, 
    we.wip_entity_id, 
    CASE WHEN wl.line_id is null THEN we.wip_entity_name ELSE '' END wip_entity_name,
    we.primary_item_id, 
    mtt.transaction_type_name, 
    mmt.transaction_date, 
    bd.department_code, 
    mmt.inventory_item_id, 
    mmt.subinventory_code, 
    mta.reference_account, 
    br.resource_code, 
    lu2.meaning as line_type_name,
    mta.base_transaction_value, 
    mta.cost_element_id, 
    flv.meaning as cost_element, 
    wdj.class_code job_type_code, 
    ml.meaning job_type_name 
FROM 
    gerp.wip_entities we 
    INNER JOIN (
        SELECT 
            * 
        FROM 
            gerp.mtl_material_transactions 
        WHERE 
            transaction_date BETWEEN '2023-06-01' AND '2023-06-30' 
            AND transaction_source_type_id = 5
    ) mmt ON mmt.organization_id = we.organization_id 
    INNER JOIN gerp.mtl_transaction_accounts mta ON mta.transaction_source_id = we.wip_entity_id 
        AND mta.transaction_id = mmt.transaction_id 
        AND mta.transaction_source_type_id = 5 
    INNER JOIN gerp.mtl_transaction_types mtt ON mtt.transaction_type_id = mmt.transaction_type_id 
    INNER JOIN mfg_lookups lu2 ON lu2.lookup_code = mta.accounting_line_type AND lu2.lookup_type = 'CST_ACCOUNTING_LINE_TYPE' 
    INNER JOIN gerp.mtl_system_items_b msi ON msi.inventory_item_id = mmt.inventory_item_id 
        AND msi.organization_id = mta.organization_id 
    LEFT JOIN gerp.bom_departments bd ON bd.department_id = mmt.department_id 
    LEFT JOIN gerp.bom_resources br ON br.resource_id = mta.resource_id 
    LEFT JOIN gerp.wip_lines wl ON wl.line_id = mmt.repetitive_line_id 
    LEFT JOIN gerp.wip_discrete_jobs wdj ON wdj.wip_entity_id = mta.transaction_source_id 
    LEFT JOIN gerp.fnd_lookup_values_vl flv ON cast(mta.cost_element_id as string) = flv.lookup_code 
        AND flv.lookup_type = 'CST_COST_CODE_TYPE' 
    LEFT JOIN mfg_lookups ml ON ml.lookup_code = wdj.job_type AND ml.lookup_type = 'WIP_DISCRETE_JOB';

在优化后的SQL语句中，将子查询中的日期范围查询放在了WHERE语句中，将数据量较大的表放在了后面，左连接的表也放在了后面。同时，可以根据具体情况对需要添加索引的字段进行索引优化。

这是什么意思：entity_dict_in_file = defaultdict(lambda: defaultdict(list))

这段代码中的entity_dict_in_file是一个defaultdict对象，用于存储实体的信息。defaultdict是Python中的一个字典子类，它的特点是在查询一个不存在的键时不会报错，而是会返回一个默认值。在这里，entity_dict_in_file使用了两层嵌套的defaultdict，第一层的键是字符串类型，第二层的键也是字符串类型，值是一个列表。

lambda: defaultdict(list) 是一个匿名函数，它返回一个defaultdict(list)对象作为默认值。这意味着当我们查询一个不存在的键时，会返回一个空的列表作为默认值。所以entity_dict_in_file的结构可以理解为，第一层的键是字符串类型的实体名，第二层的键是字符串类型的文件名，值是一个列表，用来存储该实体在该文件中的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [GPT3：语言模型在命名实体识别中的应用(GPT3:Applicationof GPT 3 in Named Entity Recognition](https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131929008)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [biaffine model：Named Entity Recognition as Dependency Parsing](https://blog.csdn.net/mynameisgt/article/details/128018214)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]