def func (18=[]): 1s.append(1) return ls a=func ( print (a)

时间: 2024-02-22 14:57:44 浏览: 107
这段代码存在语法错误,正确的代码应该是: ```python def func(ls=[]): ls.append(1) return ls a = func() print(a) ``` 这段代码定义了一个函数 `func`,该函数有一个默认参数 `ls`,默认值为一个空列表 `[]`。在函数内部,将数字 `1` 添加到 `ls` 中,然后返回 `ls`。接着调用函数 `func` 并将其返回值赋值给变量 `a`,最后打印变量 `a` 的值,输出结果为 `[1]`。
相关问题

list = [] def func(n): for i in range(1,n): if n%i ==0: list.append(i) s = sum(list) if s == n: return True else: return False for n in range(1,1000): if func(n) == True: print(n,end=" ") 找出上述代码的错误

在上述代码中,存在一个缩进错误。在for循环中的每个元素n被传递给函数“func”,但是在函数中的if-else语句块中,仅当第一个i满足条件时返回True或False。正确的代码应该像这样: ``` def func(n): list = [] for i in range(1, n): if n % i == 0: list.append(i) s = sum(list) if s == n: return True else: return False for n in range(1, 1000): if func(n) == True: print(n, end=" ") ``` 在这个修正后的代码中,函数“func”在for循环中的每个元素n上都进行了正确的计算,并返回True或False,以指示该数字是否是完全数。

func Exec(command string) error { in := bytes.NewBuffer(nil) cmd := exec.Command("sh") cmd.Stdin = in in.WriteString(command) in.WriteString("exit\n") if err := cmd.Run(); err != nil { return err } return nil } func (h *Headscale) GetRoutesIp(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { w.Header().Set("Content-Type", "application/json") var req GetRoutesIpReq jsonerr := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&req) if jsonerr != nil { http.Error(w, "Failed to decode JSON", http.StatusBadRequest) return } response := GetRoutesIpResp{} cmd := exec.Command("/root/digital_guard/headscale", "routes", "list") routesCmdString := cmd.String() output, cmderr := cmd.CombinedOutput() if cmderr != nil { log.Info().Msgf("Failed to execute shell command: %s", cmderr.Error()) response.Messge = append(response.Messge, routesCmdString) } data := string(output) lines := strings.Split(data, "\n") for _, ipToFinds := range req.Ip { for _, line := range lines { if strings.Contains(line, ipToFinds) && strings.Contains(line, req.Name) { fields := strings.Fields(line) if len(fields) >= 3 { id := fields[0] // s := []string{"/root/digital_guard/headscale routes enable --route ", "1", " set-Advertised=true set-Enabled=true"} // s[1] = id // strCmdbyte := strings.Join(s, "") // errs := Exec(strCmdbyte) errs := Exec("/root/digital_guard/headscale routes enable --route " + id + " set-Advertised=true set-Enabled=true") if errs != nil { // log.Info().Msg(fmt.Sprintf("-----------err------shell命令----------: %s", strCmdbyte)) // response.Messge = append(response.Messge, strCmdbyte) } else { response.Code = 1 } } } } } respJSON, err := json.Marshal(response) if err != nil { http.Error(w, "Failed to encode JSON", http.StatusInternalServerError) return } w.WriteHeader(http.StatusOK) w.Write(respJSON) } 这样执行的linux命令失败

根据您提供的代码,我看到您尝试执行的 Linux 命令是 `/root/digital_guard/headscale routes enable --route <id> set-Advertised=true set-Enabled=true`,您说该命令执行失败,但是没有提供具体的错误信息。如果您能够提供该命令执行失败的具体错误信息,我可以更好地帮助您解决问题。 除此之外,您的代码中使用了 `exec.Command` 来执行命令,但是并没有设置 `cmd.Dir` 来指定命令执行的工作目录。如果命令需要在特定的工作目录下执行,您可以设置 `cmd.Dir` 来指定。例如: ``` cmd := exec.Command("ls") cmd.Dir = "/home/user" output, err := cmd.CombinedOutput() if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Println(string(output)) ``` 另外,执行 Shell 命令时最好使用 `bash` 而不是 `sh`,因为 `sh` 的行为可能会与您预期的不同。如果您的系统上没有 `bash`,可以尝试安装一下。
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func AppOperateOrderList(a *decorator.ApiBase, data *appStruct.AppOperateOrdersListRequest) error { logger.AccessLogger.Info("AppOperateOrderList...") var err error var boids []int64 //where := map[string]interface{}{} resp := appStruct.OperateOrderListResponse{} //orderMains := []appStruct.OperateOrderList{} resp.ResponseCommon = a.NewSuccessResponseCommon() query := rds.DB.Table("business_order_info as a"). Select(a.boid, a.contract_no, a.bid, b.bname, s.sid, s.sname, w.wid, w.wname, a.order_no, a.ctime, a.sum_num, a.sum_amt, a.pay_amt, a.proc_status, a.status, a.remark). Joins("left join supplier_base as s on s.sid=a.sid"). Joins("left join business_base as b on b.bid=a.bid"). Joins("left join warehouse_info as w on w.wid=a.wid"). Not("a.status=?", model.Delete) // 订单状态 1待采购2已取消3已下单未付款4已付款未发货5已发货6已到中转仓7中转仓转发中8已到官仓9删除 // 10申请退货11退货中12退货成功退款中13退货成功退款成功 if len(data.Status) > 0 { query = query.Where("a.status in ?", data.Status) //where["a.status"] = data.Status } if len(data.Search) > 0 { query = query. Or("b.bname like ?", fmt.Sprintf("%%%s%%", data.Search)). Or("s.sname like ?", fmt.Sprintf("%%%s%%", data.Search)) } if len(data.OrderNo) > 0 { query = query.Where("a.order_no like ?", fmt.Sprintf("%%%s%%", data.OrderNo)) } if len(data.Keyword) > 0 { kw := fmt.Sprintf("%%%s%%", data.Keyword) query = query.Where("a.order_no like ? or b.bname like ? or s.sname like ?", kw, kw, kw) } logger.AccessLogger.Info("size:", a.Size, "offset:", a.Offset) res := query.Count(&resp.Count) if res.Error != nil { logger.AccessLogger.Error("ERROR:", res.Error.Error()) return a.ReturnPublicErrorResponse("") } res = query.Order("a.boid desc"). Offset(a.Offset). Limit(a.Size). Find(&resp.Data) // 明细数据未处理 for _, v := range resp.Data { boids = append(boids, v.Boid) } // 查询明细SKU信息 tmpRows := []appStruct.OperateOrderDetail{} tmpDetail := []adminStruct.BusinessOrderDetail{} tmpDetail, err = admin_lib.QueryBusinessOrderSku(boids) if err != nil { logger.AccessLogger.Error("ERROR:", err.Error()) return a.ReturnPublicErrorResponse(err.Error()) } copier.Copy(&tmpRows, &tmpDetail) logger.AccessLogger.Info("len:", len(tmpRows)) // sku id数组 //gsids := []int64{} //for _, v := range tmpRows { // gsids = append(gsids, v.Gsid) //} //specs, err := admin_lib.QueryBusinessOrderSpecs(gsids) //utils.Error(err) //logger.AccessLogger.Info("len:", len(specs)) // 匹配返回值 for idx, main := range resp.Data { //dataTmp := adminStruct.BusinessOrderList{} for _, details := range tmpRows { if details.Boid == main.Boid { //details = append(details, k) resp.Data[idx].Detail = append(resp.Data[idx].Detail, details) } } //dataTmp.BusinessOrderMainInfo = main //dataTmp.Detail = details //resp.Data = append(resp.Data, dataTmp) } return a.ReturnSuccessCustomResponse(resp) }

把这段代码转化为python代码(package service import ( "encoding/json" "errors" "fmt" "gin-syudy/api/device/req" "gin-syudy/define" "gin-syudy/models" "gin-syudy/mqtt" "gin-syudy/tools/resp" "gin-syudy/utils" mq "github.com/eclipse/paho.mqtt.golang" "github.com/gin-gonic/gin" "log" "net/http" "strconv" "time" ) // DeviceController 控制设备 // @BasePath /api/v1 // @Description 启动对应设备 // @Tags 启动设备 // @param identity query string false "Identity" // @param controllerId query string false "controllerId" // @param controlState query string false "controlState" // @Success 200 {object} resp.Response "{"code":200,"data":[...]}" // @Failure 502 {object} resp.Response "{"code":502,"data":[...]}" // @Router /api/v1/device/start [Post] func DeviceController(c *gin.Context) { device := new(models.DeviceBasic) write := new(mqtt.Write) device.Identity = c.Query("identity") id, _ := strconv.Atoi(c.Query("controllerId")) fmt.Println(id) state, _ := strconv.Atoi(c.Query("controllerState")) fmt.Println(state) write.Id = uint32(id) write.State = uint32(state) if device.Identity == "" { resp.RespFail(c, http.StatusBadGateway, errors.New("必填参数为空"), resp.FoundFail) return } deviceBasic := device.GetTopicByIdentity() subTopic := "Device/" + deviceBasic.ItemName + "/" + deviceBasic.BridgeName + "/control" + deviceBasic.Secret fmt.Println(subTopic) sendTopic := "Host/" + deviceBasic.ItemName + "/" + deviceBasic.BridgeName + "/control" + deviceBasic.Secret fmt.Println(sendTopic) dataChan := make(chan *mqtt.StartDataResp, 1) mqtt.SubscribeMessage(subTopic, func(client mq.Client, message mq.Message) { fmt.Printf("MESSAGE : %s\n", message.Payload()) fmt.Printf("TOPIC : %s\n", message.Topic()) subscribeStartData := new(mqtt.StartDataResp) err := json.Unmarshal(message.Payload(), &subscribeStartData) if err != nil { resp.RespFail(c, http.StatusBadGateway, err, "回调函数格式不正确") return } dataChan <- subscribeStartData }) startData := new(mqtt.StartData) startData.SampTime = time.Now().String() startData.CommandID = utils.GetUUid() startData.Write = write data, _ := json.Marshal(startData) err := mqtt.SendMessage(sendTopic, data) if err != nil { resp.RespFail(c, http.StatusBadGateway, err, resp.FoundFail) return } responseMessage := <-dataChan err, _ = mqtt.Unsubscribe(sendTopic) if err != nil { resp.RespFail(c, http.StatusBadGateway, err, "取消订阅失败") return } resp.RespOK(c, responseMessage, "控制成功") })

func PostOperateOrderList(a *decorator.ApiBase, data *adminStruct.OperateOrderRequest) error { logger.AccessLogger.Info("PostOperateOrderList...") resp := adminStruct.OperateOrderListResponse{} resp.ResponseCommon = a.NewSuccessResponseCommon() logger.AccessLogger.Info("权限:", a.Token.Uids) // 查询数据 resQuery := a.Ts.Table("business_order_info as a "). Joins("inner join business_base as b on b.bid=a.bid"). //Select(a.boid, a.bid, a.sid, s.wid, a.order_no, a.order_time, // a.sum_num, a.sum_amt, a.pay_amt, a.status, a.proc_status, a.warehouse_status). Not("a.status=?", model.Delete) // flag 1商品待入库订单列表2商品出库 //if data.Flag == "1" { // resQuery = resQuery.Where(" warehouse_status in ('1','2') and status='5'") //} else if data.Flag == "2" { // resQuery = resQuery.Where(" warehouse_status in ('3','4') and status='6'") //} if len(data.Status) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.status in ?", data.Status) } if data.BeginDate > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_time>=?", data.BeginDate) } if data.EndDate > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_time<=?", data.EndDate) } if data.Bid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.bid=?", data.Bid) } if data.Sid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.sid=?", data.Sid) } if len(data.Sname) > 0 { sup := admin_lib.SupplierBase{ Db: a.Ts, LikeName: data.Sname, } sids, _ := sup.QuerySupplierNameLikeSids() if len(sids) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.sid in ?", sids) } } if data.Wid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.wid=?", data.Wid) } if len(data.OrderNo) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_no like ?", fmt.Sprintf("%%%s%%", data.OrderNo)) } if a.Token.Uids != nil && a.Token.User.Uid != 1 { resQuery = resQuery.Where("b.cuid in ?", *a.Token.Uids) } // 查询总条数 a.DbErrSkipRecordNotFound(resQuery. Count(&resp.Count). Error) if resp.Count > 0 { //var err error // 查询订单信息 //tmpResp := []adminStruct.SupplierOrderResponse{} a.DbErrSkipRecordNotFound(resQuery. Select(a.boid, a.bid, a.sid, a.wid, a.order_no, a.order_time, be.bname, se.sname, w.wname, a.sum_num, a.sum_amt, a.pay_amt, a.status, a.proc_status, a.warehouse_status, a.logistics_id). Joins("inner join business_expand as be on be.bid=a.bid"). Joins("inner join supplier_expand as se on se.sid=a.sid"). Joins("inner join warehouse_info as w on w.wid=a.wid"). Order("a.boid desc"). Limit(a.Size). Offset(a.Offset). Find(&resp.Data). Error) //// 获取boid数组 //var boids []int64 //for _, tmp := range resp.Data { // boids = append(boids, tmp.Boid) //} // 查询明细SKU信息 //tmpRows := []adminStruct.OperateOrderDetail{} ////tmpDetail := []adminStruct.BusinessOrderDetail{} //tmpDetail, err := admin_lib.QueryBusinessOrderSku(boids) //if err != nil { // logger.AccessLogger.Error("ERROR:", err.Error()) // return a.ReturnPublicErrorResponse(err.Error()) //} //copier.Copy(&tmpRows, &tmpDetail) //logger.AccessLogger.Info("len:", len(tmpRows)) //for idx, main := range resp.Data { // for _, details := range tmpRows { // if details.Boid == main.Boid { // resp.Data[idx].Detail = append(resp.Data[idx].Detail, details) // } // } //} } // 准备返回数据 return a.ReturnSuccessCustomResponse(resp) }

代码time_start = time.time() results = list() iterations = 2001 lr = 1e-2 model = func_critic_model(input_shape=(None, train_img.shape[1]), act_func='relu') loss_func = tf.keras.losses.MeanSquaredError() alg = "gd" # alg = "gd" for kk in range(iterations): with tf.GradientTape() as tape: predict_label = model(train_img) loss_val = loss_func(predict_label, train_lbl) grads = tape.gradient(loss_val, model.trainable_variables) overall_grad = tf.concat([tf.reshape(grad, -1) for grad in grads], 0) overall_model = tf.concat([tf.reshape(weight, -1) for weight in model.weights], 0) overall_grad = overall_grad + 0.001 * overall_model ## adding a regularization term results.append(loss_val.numpy()) if alg == 'gd': overall_model -= lr * overall_grad ### gradient descent elif alg == 'gdn': ## gradient descent with nestrov's momentum overall_vv_new = overall_model - lr * overall_grad overall_model = (1 + gamma) * oerall_vv_new - gamma * overall_vv overall_vv = overall_new pass model_start = 0 for idx, weight in enumerate(model.weights): model_end = model_start + tf.size(weight) weight.assign(tf.reshape()) for grad, ww in zip(grads, model.weights): ww.assign(ww - lr * grad) if kk % 100 == 0: print(f"Iter: {kk}, loss: {loss_val:.3f}, Duration: {time.time() - time_start:.3f} sec...") input_shape = train_img.shape[1] - 1 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(input_shape,)), tf.keras.layers.Dense(30, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(20, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(1) ]) n_epochs = 20 batch_size = 100 learning_rate = 0.01 momentum = 0.9 sgd_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=sgd_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl)) nag_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=nag_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl))运行后报错TypeError: Missing required positional argument,如何改正

1. 直接写出程序运行结果 int i,j,s;  printf("\n");  for (i=1;i<10;i++)   { for(j=1;j<10;j++)     {      s=i*j;      printf("%d*%d=%3d",i,j,s);     }    printf("\n");   } 2. 直接写出程序运行结果 a = [9,6,5,4,1] N = len(a) for i in range(len(a) / 2): a[i],a[N-i-1] = a[N-i-1],a[i] print a 3.下面程序运行时,输入69 90 86 ,写出程序的输出结果。 scores = [] for i in range(3): x = eval(input('请输入学生的百分制成绩:\n')) scores.append(x) scores.sort() print(scores) 4.下面程序运行时输入:hello world 123# 请写出程序运行结果。 s = input('input a string:\n') letters = 0 space = 0 digit = 0 others = 0 for c in s: if c.isalpha(): letters += 1 elif c.isspace(): space += 1 elif c.isdigit(): digit += 1 else: others += 1 print('char = %d,space = %d,digit = %d,others = %d' % (letters,space,digit,others)) 5. 直接写出程序运行结果 w = 1 def func(): w = 2 print(w) w = 3 func() print(w) 6.写出下面程序绘制的图形及其颜色。 import turtle turtle.bgcolor("red") turtle.fillcolor("yellow") turtle.color('yellow') turtle.begin_fill() turtle.up() turtle.goto(-200,180) turtle.down() for i in range (5): turtle.forward(150) turtle.right(144) turtle.end_fill() 7.直接写出程序运行结果 s = [1,2] while(len(s)<5): s.append(s[len(s)-1]+s[len(s)-2]) 8. 直接写出程序运行结果 num = 1 for i in range(4): print(num ,end=“,”) num += 2 9.写出下面程序的运行结果。 def hanoi(n, from_, with_, to_): if n > 0: hanoi(n-1, from_, to_, with_) print(from_+"->"+to_) hanoi(n-1, with_, from_, to_) hanoi(3,'A','B','C') 10. a.txt文件的内容为: Hi Python bye! 请写出如下代码的输出: file = open(‘a.txt’) file.readline() mystr = file.readline( ) print(mystr) file.close() print(s)

TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_1045/245448921.py in <module> 1 dataset_path = ABSADatasetList.Restaurant14 ----> 2 sent_classifier = Trainer(config=apc_config_english, 3 dataset=dataset_path, # train set and test set will be automatically detected 4 checkpoint_save_mode=1, # =None to avoid save model 5 auto_device=True # automatic choose CUDA or CPU /tmp/ipykernel_1045/296492999.py in __init__(self, config, dataset, from_checkpoint, checkpoint_save_mode, auto_device) 84 config.model_path_to_save = None 85 ---> 86 self.train() 87 88 def train(self): /tmp/ipykernel_1045/296492999.py in train(self) 96 config.seed = s 97 if self.checkpoint_save_mode: ---> 98 model_path.append(self.train_func(config, self.from_checkpoint, self.logger)) 99 else: 100 # always return the last trained model if dont save trained model /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in train4apc(opt, from_checkpoint_path, logger) 494 load_checkpoint(trainer, from_checkpoint_path) 495 --> 496 return trainer.run() /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in run(self) 466 criterion = nn.CrossEntropyLoss() 467 self._reset_params() --> 468 return self._train(criterion) 469 470 /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in _train(self, criterion) 153 return self._k_fold_train_and_evaluate(criterion) 154 else: --> 155 return self._train_and_evaluate(criterion) 156 157 def _train_and_evaluate(self, criterion): /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in _train_and_evaluate(self, criterion) 190 191 for epoch in range(self.opt.num_epoch): --> 192 iterator = tqdm(self.train_dataloaders[0]) 193 for i_batch, sample_batched in enumerate(iterator): 194 global_step += 1 TypeError: 'module' object is not callable

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