from typing import Dict

时间: 2023-08-18 12:11:14 浏览: 162
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import指令

`from typing import Dict` 是用来导入 Python 的 typing 模块中的 Dict 类型的定义。typing 模块是 Python 3.5+ 引入的一个模块，用于提供类型提示和类型注解的支持。Dict 是用来表示字典类型的注解，它指定了字典键和值的类型。例如，`Dict[str, int]` 表示一个键是字符串类型，值是整数类型的字典。通过使用 typing 模块中的类型注解，可以提高代码的可读性和维护性，并在静态类型检查工具（如mypy）中进行类型检查。
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from typing import List, Union def func(a: int, string: str) -> List[Union[int, str]]: list1 = [] list1.append(a) list1.append(string) return list1 - get_next_id函数返回int或None，可以...
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from typing import Dict from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/items/") async def create_item(item: Dict[str, str]): return item 2. **异步支持**：FastAPI原生支持异步编程，这...

from typing import List, Dict

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...

from typing import Any, Callable, Dict, Mapping, Optional, Sequence, Tuple, OrderedDict ImportError: cannot import name 'OrderedDict' from 'typing' (D:\Program\Python\lib\typing.py)

另外，如果你在代码中使用了from typing import OrderedDict，请尝试将其更改为from collections import OrderedDict。OrderedDict 实际上是在 collections 模块中定义的，而不是 typing 模块。 如果你...

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)

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,...

我用Cython封装了一个来自segment-anything-master项目里的.pth模型，我的.pyx文件是这么写的import sys import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple sys.path.append("/app/PythonProjects/segment-anything-main") from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor # model.pyxcdef class SamModel: def __init__(self, str model_type,str sam_checkpoint, str device = "cpu", points_per_side: Optional[int] = 32, points_per_batch: int = 64, point_grids: Optional[List[np.ndarray]] = None): self.sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) self.sam.to(device) self.mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(self.sam,points_per_side = points_per_side, points_per_batch = points_per_batch, point_grids = point_grids) def __getmodel__(self): return self.sam def __callmodel__( self, input: np.array ): masks = self.mask_generator.generate(input) return masks，我的setup.py文件是这样写的：from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension import Cython from Cython.Build import cythonize import numpy extensions = [ Extension('models.model', ['/app/PythonProjects/segment-anything-main/SamCython/models/model.pyx'], include_dirs=[numpy.get_include()]), ] setup( name='models', ext_modules=cythonize(extensions), )，给我一篇C++调动这个模型的实例

PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("models.model"); if (!pModule) { std::cerr << "Failed to import module" ; return 1; } PyObject* pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "__callmodel__...

from typing import List, Dict def dfs(index: int, must: str, mustCharIdx: Dict[str, List[int]], path: List[int], ans: List[int]) -> None: if len(path) == len(must): dis = path[0] for i in range(1, len(path)): dis += abs(path[i] - path[i - 1]) ans[0] = min(ans[0], dis) return for i in range(index, len(must)): c = must[i] idxs = mustCharIdx[c] for idx in idxs: path.append(idx) dfs(i + 1, must, mustCharIdx, path, ans) path.pop() if __name__ == '__main__': all_str = input() must_str = input() mustCharIdx = {} mustChar = set(must_str) for i in range(len(all_str)): c = all_str[i] if c in mustChar: if c not in mustCharIdx: mustCharIdx[c] = [] mustCharIdx[c].append(i) ans = [float("inf")] path = [] dfs(0, must_str, mustCharIdx, path, ans) print(ans[0])上述代码中，为什么要path.pop（）

在给定的代码中，path.pop()被用于回溯操作。在回溯法中，当我们在搜索过程中尝试了一个不符合条件的路径或者找到了一个解后，我们需要返回到上一步进行新的尝试。 在这段代码中，当递归调用dfs(i + 1, must, ...

ImportError: cannot import name 'TypedDict' from 'typing'

这个错误通常表示你使用的 Python 版本过于陈旧，或者是 typing 模块版本过低。请确保你使用的 Python 版本高于 3.8，并且 typing 模块版本大于...你可以考虑使用字典类型（Dict）或者自定义一个类来代替 TypedDict。

ImportError: cannot import name 'OrderedDict' from 'typing'

这个错误通常发生在 Python 3.7 及以上版本中，因为在这些版本中， OrderedDict 被移到了 collections ...from collections import OrderedDict my_dict = OrderedDict() 这样你的代码就应该可以正常工作了。

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

这段代码是一个Python脚本，用于读取CSV文件中的保险相关问题和答案，构建一个FAQ对象（包含问题、答案、相似问题和FAQ ID），并使用modelscope库中的pipeline进行常见问题解答。其中用到了ast、dataclass、List、...

ImportError: cannot import name 'TypeAlias' from 'typing' (D:\Anaconda_true\envs\pdf_content\lib\typing.py)

from typing import (IO, TYPE_CHECKING, Any, AnyStr, Callable, Collection, Dict, Hashable, List, Mapping, Optional, Sequence, Tuple, Type as type_t, TypeVar, Union, Literal, TypedDict, final) ...

运用深度学习，只是在python里面安装了tensorflow包，然后写代码运用到了import tensorflow as tf 报错出现cannot import name 'OrderedDict' from 'typing'的情况，是什么原因

这个错误通常是由于...from typing import Dict, List, Tuple, Union # 然后再import tensorflow import tensorflow as tf 这将导入OrderedDict类，并将其作为typing模块中的一部分使用，从而解决了问题。

typing

from typing import List def concatenate_strings(strings: List[str]) -> str: return "".join(strings) 在这个例子中，strings 参数的类型注释指定为 List[str]，表示一个字符串列表，而返回值的类型...

typing-extensions

from typing_extensions import Literal, TypedDict # 使用Literal类型注释 def greet(name: Literal["Alice", "Bob"]) -> str: return f"Hello, {name}!" # 使用TypedDict类型别名 class Person(TypedDict): ...

python typing sequence

from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.corpus import stopwords # 加载停用词 nltk.download('stopwords') stop_words = set(stopwords.words('english')) # 分词并去停用词 text = "This is a ...

ImportError: cannot import name 'Mapping' from 'collections'

这个错误通常是因为你在...例如，将语句“from collections import Mapping”替换为“from typing import TypeAlias; Mapping = TypeAlias(dict)”。 需要注意的是，第二种方法需要在Python 3.10及以上版本才支持。

在使用tensorflow baocuocannot import name 'Mapping' from 'collections'

from typing import Mapping my_dict: Mapping[str, int] = {"a": 1, "b": 2} 如果你使用的是Python 3.10及以上版本，也可以直接从collections.abc导入Mapping类： python from collections.abc ...

typing_extensions安装

from typing_extensions import ... 这样，您便可以使用typing_extensions中的各种工具和类型标注了。 typing_extensions库提供了一些常用的类型扩展，比如带有版本号的泛型，如List和Dict，它们会扩展...

Python typing中所有的类型注释

from typing import List, Tuple, Dict def greet(name: str, age: int) -> str: return "Hello, " + name + "! You are " + str(age) + " years old." def some_function(a:List[int],b:Tuple[str,int],c:Dict...

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