from typing import List, Dict
时间: 2023-11-15 19:04:32 浏览: 49
这是 Python 3 中用于声明函数参数类型和返回值类型的语法。`List` 表示一个列表,`Dict` 表示一个字典。在声明时,需要在参数名后面用冒号 `:` 指定参数类型,如果需要多个参数,则用逗号 `,` 分隔。如果函数有返回值,则需要在参数声明后面用箭头 `->` 指定返回值类型,如果没有返回值则可以省略。
例如,下面的代码声明了一个名为 `count_words` 的函数,该函数接收一个字符串列表作为参数,返回一个字典,其中键为字符串,值为该字符串在列表中出现的次数:
```python
def count_words(words: List[str]) -> Dict[str, int]:
counts = {}
for word in words:
counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
return counts
```
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Traceback (most recent call last): File "D:\文件\三维重建\project\MVSNet_pytorch-master\MVSNet_pytorch-master\train.py", line 16, in <module> from utils import * File "D:\文件\三维重建\project\MVSNet_pytorch-master\MVSNet_pytorch-master\utils.py", line 2, in <module> import torchvision.utils as vutils File "C:\Users\31225\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\torchvision\__init__.py", line 5, in <module> from torchvision import datasets, io, models, ops, transforms, utils File "C:\Users\31225\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\torchvision\models\__init__.py", line 16, in <module> from .maxvit import * File "C:\Users\31225\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\torchvision\models\maxvit.py", line 3, in <module> from typing import Any, Callable, List, Optional, OrderedDict, Sequence, Tuple ImportError: cannot import name 'OrderedDict' from 'typing' (C:\Users\31225\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\typing.py)
这个错误提示表明程序无法从typing模块中导入OrderedDict,可能是因为你的Python版本过低,不支持该模块。在Python 3.7及其以下版本中,typing模块确实不支持OrderedDict。如果你想要使用OrderedDict,可以考虑升级你的Python版本到3.8及以上。如果你无法升级Python版本,可以考虑修改程序中使用OrderedDict的部分,改为使用常规字典dict。如果你不确定如何修改程序,可以尝试在utils.py文件中,将该行代码中的OrderedDict替换为dict。例如:
```
# 修改前
from typing import Any, Dict, List, Tuple, Union, OrderedDict
# 修改后
from typing import Any, Dict, List, Tuple, Union
# 或者直接将该行代码注释掉
# from typing import Any, Dict, List, Tuple, Union, OrderedDict
```
需要注意的是,这种修改可能会导致程序的某些功能出现问题,需要你对程序进行仔细测试。
fastapi list[dict]转list[BaseModel]
可以使用 FastAPI 中的 `BaseModel` 来定义模型,然后使用列表推导式将列表中的字典转换为模型的列表。以下是一个示例代码:
```python
from typing import List
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
name: str
price: float
is_offer: bool = None
items = [
{"name": "item one", "price": 9.99},
{"name": "item two", "price": 19.99, "is_offer": True},
{"name": "item three", "price": 29.99},
]
@app.get("/items/")
async def read_items():
# 将列表中的字典转换为模型的列表
item_models = [Item(**item) for item in items]
return item_models
```
在上面的代码中,我们定义了一个 `Item` 模型,然后创建了一个包含字典的列表 `items`。在 `read_items` 路由中,我们使用列表推导式将 `items` 列表中的字典转换为 `Item` 模型的列表 `item_models`,最终返回这个列表。
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