'numpy.float32' object is not iterable

`numpy.float32` 是 numpy 库中的一个数据类型，它不是一个可迭代的对象[^1]。当你试图像对待可迭代对象（如列表、元组或字典）那样操作 `float32` 类型的数据时，就会引发 `TypeError`，提示 "object is not iterable"。

例如，如果你尝试用 `for` 循环遍历一个 `numpy.float32` 值，会触发这个错误，因为浮点数不是一个可以逐元素访问的容器：

import numpy as np

# 错误示例：
try:
    x = np.float32(1.23)
    for i in x:  # 这里会抛出 TypeError
        print(i)
except TypeError as e:
    print(e)  # 'numpy.float32' object is not iterable

解决这类问题的关键是要明确 `numpy.float32` 只是一个单个数值，而不是一个可以遍历的数据结构。如果你想要处理的是包含多个 `float32` 的数组，你应该直接操作整个数组，而不单独处理每个元素。

对于 MongoDB 中的 ObjectId，它们同样不是可迭代的[^2]。当 fastapi 的 JSON 序列化器尝试将 ObjectId 转换成 JSON 对象时，它会调用 `vars()` 函数，但 ObjectId 没有 `__dict__` 属性，所以也会导致 `TypeError`。正确的做法是在序列化前转换 ObjectId 到字符串形式：

from pydantic import BaseModel
from bson.objectid import ObjectId

class MyModel(BaseModel):
    _id: str

async def query_data():
    data = await get_mongodb_object_id()
    return MyModel(_id=str(data))