datas = [] for i in range(10): datas.append(int(input("Input a number:"))) # 可以直接使用sort函数：datas.sort() # 也可以自己写排序代码(选择排序) for i in range(9): for j in range(i+1,10): if datas[j]<datas[i]: temp = datas[j] ————①———————— datas[i] = temp print("排序后的结果为:",datas)请补充缺少的代码

在标记为①的位置，应该是将datas[i]的值与temp交换，即：datas[j] = datas[i]，datas[i] = temp。修正后的代码如下：

datas = []
for i in range(10):
    datas.append(int(input("Input a number:")))

# 可以直接使用sort函数：
# datas.sort()

# 也可以自己写排序代码(选择排序)
for i in range(9):
    for j in range(i+1,10):
        if datas[j]<datas[i]:
            temp = datas[j]
            datas[j] = datas[i]
            datas[i] = temp

print("排序后的结果为:",datas)

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datas = [] for i in naps: datas.append(i) if len(datas) == 10: with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=21) as executor: flag_list = {executor.submit(run, data): data for data in datas} for flag in concurrent.futures.as_completed(flag_list): flag.result() datas = []

这段代码首先创建了一个空列表 `datas`。

然后，使用一个 `for` 循环来遍历列表 `naps` 中的元素。在循环中，将每个元素添加到列表 `datas` 中。

接下来，通过判断 `datas` 列表的长度是否等于 10 来确定是否需要执行一段并发处理的代码。

如果 `datas` 列表的长度等于 10，则进入 `if` 条件语句块。在该块中，使用 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 创建一个最大工作线程数为 21 的线程池对象 `executor`。

然后，使用列表推导式和 `executor.submit()` 方法将 `run()` 函数提交给线程池执行，并将每个提交的任务与对应的数据一一映射存储到字典 `flag_list` 中。

接下来，通过使用 `concurrent.futures.as_completed()` 函数来获取已完成的任务。在循环中，通过调用 `flag.result()` 方法获取任务的结果。

最后，将列表 `datas` 重新赋值为空列表，以便下一轮循环重新收集数据并执行并发处理。

这段代码的作用是将列表 `naps` 中的元素逐个添加到 `datas` 列表中，并在 `datas` 中收集到 10 个元素时，使用线程池并发执行这些任务，并等待所有任务完成后再继续下一轮收集数据并执行并发处理。

datas = [] for a in result: data = [] for i in keyword: data.append("") if a[0] == '{}': datas.append(data) continue else: a = a[0] a = ast.literal_eval(a) a = a['企业触发词'][0] keyvalues = a['text'] f = "" try: relations = a['relations'] # print(relations) for ii in relations: # print(ii) f = ii # break relations = a['relations'][f] cc = keyword.index(f) str = '' for i in relations: # print(i['text']) str = str +'、'+ i['text'] data[cc] =str[1:] #print(data[cc]) data[0] = keyvalues datas.append(data) #print(datas) #data[0] = keyvalues # print() except: datas.append("") pass

根据你提供的代码，我注意到你正在迭代`result`和`keyword`列表，并根据某些条件对`data`进行填充。然后，将填充后的`data`添加到`datas`列表中。

根据你提供的错误信息，`ValueError: Shape of passed values is (61980, 1), indices imply (61980, 6)`，问题可能出现在你尝试将`data`添加到`datas`列表时。

根据你的代码，每个循环迭代都会生成一个新的`data`列表，并将其添加到`datas`中。但是，在某些情况下，你可能没有为`data`赋值，而只是添加了一个空字符串。这可能导致`data`在某些迭代中的形状与其他迭代中的形状不匹配。

为了解决这个问题，你可以在每次迭代开始时创建一个新的空的`data`列表，并在需要填充数据时将其赋值。如果没有数据可填充，则可以添加一个空列表。这样可以确保在每次迭代中，`data`的形状保持一致。

以下是修改后的代码示例：

datas = []
for a in result:
    data = []
    for i in keyword:
        data.append("")  # 创建一个空的data列表
    if a[0] == '{}':
        datas.append(data)
        continue
    else:
        a = a[0]
        a = ast.literal_eval(a)
        a = a['企业触发词'][0]
        keyvalues = a['text']
        f = ""
        
        try:
            relations = a['relations']
            for ii in relations:
                f = ii
                
                relations = a['relations'][f]
                cc = keyword.index(f)
                str = ''
                for i in relations:
                    str = str + '、' + i['text']
                data[cc] = str[1:]
                data[0] = keyvalues
            datas.append(data)
            
        except:
            datas.append([])  # 添加一个空列表
            pass

请注意，这只是对你提供的代码的修改示例，具体取决于你的需求和数据结构。确保在每次迭代中，`data`的形状保持一致，并将正确的数据添加到`data`中。