踩坑中：TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

在网上查看了很多博客，首先从报错提示来讲TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'，明确了是类型错误：不支持操作类型为整数和字符串，我的犯错原因和这篇有点类似，但不相同，来寻找答案的可以查看一下，对于解决自己的特定问题可以开阔一下思路：

1.错误描述

2.错误原因

3.个人总结

1.错误描述

这是我项目的部分代码，在这一块报了类型错误，这是改正之后的代码

    def getPosCount(self):"""词性统计，看那个比较多"""#倒排序，从大到小res = sorted(self._wordPosCount.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)print("词性统计: ",res)print("前30%：")for i in range(int(res.__len__()*0.3)):#这里i应该是词性列表中此行的标号，res[i][1]中的[1]是什么意思不太清楚，没找到，# 并且不知道'关键词+文本号(可以去 commons/xml2dict.py运行查看)怎么操作print(self._totalWrodCount)print(res[i],'占比：',res[i][1]/self._totalWrodCount,'关键词+文本号(可以去 commons/xml2dict.py运行查看)：',  self._wordPosList[res[i][0]])#res[i][0]的[0]是指代n的位置，i应该是循环长度#疑问的是res[i][1]/self._totalWrodCount换成res[i][0]会报TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'#好像有点懂了，[1]指('n ', 1755)的1755，换成[0]则是代表'n',因此会报类型错误print("================================")

下面附上改正之前的发生错误的代码：

    def getPosCount(self):"""词性统计，看那个比较多"""# totNum = sum(list(self._wordPosCount.values()))res = sorted(self._wordPosCount.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)#倒排序，从大到小print("词性统计: ",res)print("前30%：")for i in range(int(res.__len__()*0.3)):print(self._totalWrodCount)print(res[i],'占比：',res[i][0]/self._totalWrodCount,'关键词+文本号(可以去 commons/xml2dict.py运行查看)：' ,  self._wordPosList[res[i][0]])print("================================")

运行结果：print（“词性统计”：res）的结果

词性统计:  [('n ', 1755), ('nr ', 412), ('v ', 337), ('ns ', 330), ('n n ', 313), ('j ', 216), ('vn ', 208), ('', 191), ('nt ', 142), ('n vn ', 134), ('nz ', 128), ('l ', 110), ('n v ', 102), ('eng ', 77), ('v n ', 74), ('ns n ', 73), ('nrt ', 49), ('m ', 49), ('t ', 35), ('vn n ', 34), ('nrfg ', 33), ('a ', 27), ('a n ', 25), ('nr n ', 24), ('j n ', 21), ('b n ', 20), ('v v ', 18), ('i ', 18), ('v vn ', 15), ('uv nr ', 13), ('d ', 12), ('m n ', 12), ('n nr ', 12), ('vn vn ', 11), ('ns v ', 11), ('n j ', 10), ('nz n ', 10), ('n an ', 10), ('n l ', 9), ('an ', 9), ('n ad ', 8), ('n ns ', 8), ('n n n ', 8), ('f j ', 8), ('b v ', 8), ('v vn vn ', 8), ('b ', 7), ('a j ', 7), ('nr v ', 7), ('ns vn ', 7), ('q n ', 7), ('eng n ', 6), ('nrt nr ', 6), ('ns nr ', 5), ('m m ', 5), ('nr nrt ', 5), ('nr ns ', 5), ('n a ', 5), ('nz v ', 5), ('ns ns ', 4), ('p m v ', 4), ('n zg ', 4), ('m t ', 4), ('s n ', 4), ('m ns ', 4), ('f n ', 4), ('t n ', 4), ('x m ', 4), ('v j ', 4), ('n t ', 4), ('vn v ', 4), ('ns nt ', 4), ('nr nr ', 3), ('n q ', 3), ('ns a n ', 3), ('ns a ', 3), ('n g ', 3), ('d n ', 3), ('nr nz ', 3), ('n nz ', 3), ('m a ', 3), ('n nt ', 3), ('ns n n ', 3), ('ns nz ', 3), ('ns j ', 2), ('v nt ', 2), ('f n q ', 2), ('ns eng ', 2), ('a uj v ', 2), ('zg v ', 2), ('n b n ', 2), ('l vn ', 2), ('v nz ', 2), ('n eng ', 2), ('nr m ', 2), ('vn a ', 2), ('r n ', 2), ('n m ', 2), ('q ', 2), ('nz vn ', 2), ('d v ', 2), ('p m vn ', 2), ('s vn ', 2), ('nrt n ', 2), ('nr m ng ', 2), ('n c ', 2), ('a vn ', 2), ('b v n ', 2), ('ad v ', 2), ('n vn n ', 2), ('s v ', 2), ('n v n ', 2), ('n n vn ', 2), ('n f vn ', 2), ('i n ', 2), ('q v ', 2), ('vn m ', 2), ('b n vn ', 2), ('v uj nrt p ', 2), ('n ns nt ', 1), ('ns n x ', 1), ('p nr n ', 1), ('a ns n ', 1), ('a m ', 1), ('nz l ', 1), ('nt n ', 1), ('l n ', 1), ('zg m ', 1), ('n ns x nr v ', 1), ('ng d ', 1), ('v nr ', 1), ('f vn ', 1), ('f n n ', 1), ('v v zg ', 1), ('zg nz ', 1), ('ns nrt ', 1), ('z r n ', 1), ('nz m t ', 1), ('an a ul ', 1), ('n u n ', 1), ('m g ', 1), ('a t ', 1), ('nrt x j nr ', 1), ('n p v ', 1), ('v a ', 1), ('nz nr ', 1), ('ns d ', 1), ('v e e ', 1), ('nr a ', 1), ('ns uj n ', 1), ('n r ', 1), ('b n n ', 1), ('ng n ', 1), ('c ns n ', 1), ('a zg ', 1), ('nr x ns ', 1), ('nr vg ', 1), ('n n ad ', 1), ('nrt x nrt ', 1), ('j ns n ', 1), ('ns i ', 1), ('j nrt ag n ', 1), ('t j v ', 1), ('r n v n ', 1), ('h n q ', 1), ('m t n ', 1), ('nrt x nr nrt ', 1), ('nrt x nr ', 1), ('p v ', 1), ('b eng ', 1), ('n c n nt ', 1), ('n v zg ', 1), ('n n m ', 1), ('n v v n ', 1), ('v k n ', 1), ('j vn ', 1), ('t v ', 1), ('a m n ', 1), ('m nr m ', 1), ('n p ', 1), ('m v n ', 1), ('j nz ', 1), ('d l ', 1), ('n m n ', 1), ('j m m ', 1), ('s ', 1), ('v p v ', 1), ('l vn v v ', 1), ('t l ', 1), ('nr t ', 1), ('f a ', 1), ('a nr ', 1), ('vn n vn ', 1), ('n k ', 1), ('z ', 1), ('eng x eng ', 1), ('n k n ', 1), ('f ns vn ', 1), ('n v v ', 1), ('g n ', 1), ('ng nrt ', 1), ('n ng ', 1), ('a v ', 1), ('t vn ', 1), ('zg t ', 1), ('n n vn n ', 1), ('eng q n ', 1), ('v vn n ', 1), ('vn v n ', 1), ('r v n ', 1), ('s u n ', 1), ('n ng n ', 1), ('v vd vn ', 1), ('nrt n v n ', 1), ('ns l ', 1), ('vn q ', 1), ('m v eng ', 1), ('n p n n ', 1), ('ns ng ', 1), ('vn nz ', 1), ('f x n q ', 1), ('d v n ', 1), ('v an n ', 1), ('nr n vn ', 1), ('n n an ', 1), ('nrt x nrt ns ', 1), ('n an n ', 1), ('m vn ', 1), ('m n n ', 1), ('vn uj v ', 1), ('n n n n ', 1), ('b a ', 1), ('ns m ', 1), ('v n vn ', 1), ('vn l ', 1), ('nt nt ', 1), ('mq ', 1), ('n y ', 1), ('j nr ', 1), ('s ad ', 1), ('ns ns n ', 1), ('ns t ', 1), ('v v n ', 1), ('vn n n ', 1), ('vn vn n ', 1), ('ug vn v ', 1), ('x x m n ', 1), ('zg ', 1), ('x n ', 1), ('s nr ', 1), ('t uj z ', 1), ('f mq ', 1), ('j nt ', 1), ('nr x nr nr ', 1), ('nz v n ', 1), ('v t n ', 1), ('eng n n ', 1), ('j v ', 1), ('v n n ', 1), ('vn j ', 1), ('n g n ', 1), ('n n vg ', 1), ('b ng ', 1), ('n v l ', 1), ('q nz ', 1), ('n nrt ', 1), ('t ns ', 1)]
前30%：
5520
('n ', 1755) 占比： 0.3179347826086957 关键词+文本号(可以去 commons/xml2dict.py运行查看)： ['领导  1', '语言学  1', '科幻  3', '电影  3', '电商  4', '核试验  5', '宫颈癌  6', '专制  7', '中央集权  7', '报社  8', '粽子  9', '电商  10', '轮船  11', '新闻  12', '传媒  12', '电商  14', '军工  16', '军工  17', '教育部  18', '语文  18', '教材  18', '水均益  19', '新闻记者  19', '传统节日  20', '冠名  21', '志愿者  22', '慰安妇  23', '军事  24', '慰安妇  25', '战争  25', '资料馆  25', '主持人  27', '主持人  28', '村干部  30', '外交  32', '歌剧院  33', '音乐剧  34', '电视剧  34', '文化产业  34', '音乐剧  35', '高管  36', '薪酬  36', '外交  37', '惨案  42', '外交  43', '价值  43', '焦点访谈  44', '政治体制  45', '伟哥  48', '专利  48', '性用品  48', '小米  52', '销量  52', '市场监管  53', '小米  55', '漫画  57', '毕业生  57', '民意  66', '制度  66', '官员  67', '煤矿  68', '降薪  69', '金融业  69', '伟哥  70', '国产  70', '官员  71', '百度  72', '国有资产  73', '公知  73', '草根  75', '时间  77', '时间  78', '焦点访谈  78', '孕产妇  79', '难产  79', '海警  82', '外交  84', '足球  85', '大话西游  86', '解说员  87', '记者  89', '媒体  89', '外交  90', '坏账  91', '大学生  92', '创业  92', '外交  93', '英语教材  95', '商业广告  95', '教育部  95', '伟哥  97', '国产  97', '食药  98', '短信  100', '小米  101', '创业  104', '草根  104', '互联网  104', '医学  106', '网易  107', '小米  108', '视频  108', '药品  110', '花炮  111', '政策  111', '婚礼  113', '高校  114', '众筹  115', '公职人员  116', '广告  117', '招标  117', '白酒  117', '转型  118', '足球  119', '降息  120', '存款  120', '教材  121', '出版社  121', '教材  123', '出版社  123', '罚单  124', '银行  125', '银行  126', '银行  127', '互联网  127', '电商  128', '小米  129', '手机  129', '专利  129', '小米  130', '文革  131', '诗人  131', '银行  132', '存款  132', '诈骗罪  132', '环卫工  133', '贫困县  133', '战争  134', '政府  135', '企业  135', '经济  135', '互联网  136', '媒体  139', '记者  139', '贷帮  141', '坏账  141', '存款  141', '众筹  141', '小企业  142', '贷款  142', '工具理性  143', '人文主义  143', '儒家  143', '乡村  144', '诗人  145', '小米  147', '手机  147', '销量  147', '贷帮  148', '坏账  148', '吸粉  152', '东风公司  153', '小米  154', '监狱  155', '狱警  155', '教材  156', '老师  156', '糖丸  157', '小儿麻痹症  157', '糖丸  158', '小儿麻痹症  158', '房子  161', '买房  161', '房价  161', '媒体  164', '大学生  166', '创业  166', '户口  167', '新生儿  167', '基层  168', '外交  169', '禽流感  170', '灰姑娘  171', '电影  171', '酒店  172', '实名制  173', '平型关  177', '草根  179', '草根  180', '汉学家  181', '文学  181', '文字  181', '文革  182', '劳模  182', '美食  183', '外交  183', '难民营  185', '高管  186', '薪酬  186', '台长  188', '音乐  189', '版权  189', '面膜  190', '售假  190', '朋友圈  190', '大学  191', '票房  193', '食品  194', '药品  194', '陪审团  195', '法治  195', '庭审  195', '男人  196', '女人  196', '区别  196', '艾滋病  198', '儿童  198', '互联网  200', '疫苗  201', '地震  202', '王室  203', '勋章  203', '儒家  204', '智能手机  205', '苹果  205', '王室  206', '银行  207', '核事故  209', '保守党  210', '议员  211', '电商  212', '财税  212', '国八条  212', '国画  214', '大师  214', '舆论  215', '足球  217', '制造业  218', '股市  220', '教材  221', '手记  221', '利益  221', '微商  222', '朋友圈  222', '民告官  223', '法院  223', '法官  223', '读书  224', '八卦  226', '国有资产  228', '音乐剧  230', '电影  230', '冰激凌  231', '牛奶  231', '父辈  233', '互联网  233', '创业  234', '公司  234', '年轻人  234', '银行  235', '企业  235', '药品  236', '小米  237', '书籍  237', '市场化  238', '足球  239', '战争  239', '薪酬  241', '互联网  242', '创业  242', '营收  243', '利润  243', '经济  243', '两条线  244', '产权  245', '项目  246', '旧楼  246', '电梯  246', '公平  246', '足球  247', '国米  247', '盲山  248', '人工智能  250', '降价  253', '手机  253', '秸秆  254', '农村  254', '奶茶  255', '账户  256', '骗子  256', '情感  257', '机器人  257', '街灯  258', '音乐剧  258', '制度  259', '创业者  260', '资本  260', '大学  261', '开学  261', '资本化  264', '流感  265', '疫苗  265', '创业  266', '国事访问  268', '外交  268', '移民  275', '儒家  277', '君子  277', '司长  279', '投票  281', '中英关系  282', '中英关系  283', '中英关系  284', '果农  285', '食药  285', '抗菌  287', '肥皂  287', '小米  288', '创始人  288', '肝炎  292', '疾病  292', '公共卫生  292', '富人  293', '创业  293', '电商  294', '发票  295', '互联网  295', '文革  297', '造反派  297', '成交量  298', '房价  298', '文革  299', '学者  299', '酒瓶  300', '故事  300', '新闻  301', '网站  301', '记者证  301', '劫持人质  302', '恐怖袭击  303', '恐怖袭击  304', '交通事故  305', '恐怖袭击  306', '朋友圈  307', '社交  307', '恐怖袭击  308', '恐怖袭击  309', '文革  311', '老人  311', '政治舞台  311', '房价  312', '丈母娘  312', '肠道  313', '细菌  313', '医学  313', '难民  314', '恐怖袭击  314', '恐怖分子  316', '政局  319', '宴会  322', '警戒  323', '恐怖袭击  323', '网红  325', '舆论  325', '借贷  326', '疫苗  328', '媒体  329', '部委  330', '恐怖主义  331', '武器  331', '新药  332', '农户  333', '贷款  333', '秘书长  336', '创业  337', '盗墓  338', '电影  338', '文革  339', '父亲  339', '教材  340', '教育部  340', '官员  341', '转型  341', '校园  342', '创业  342', '文人  343', '传统  343', '职业  343', '创业  344', '政策  344', '创业  345', '政策  345', '权力  346', '官场  346', '大学生  347', '慰安妇  349', '双创  351', '创业  351', '大学  352', '科研  352', '专利  352', '追星  354', '金融  355', '疫苗  357', '标语  358', '设施  358', '互联网  361', '老师  362', '学生  362', '交流  362', '产妇  363', '利润  367', '煤炭  367', '消费者  368', '法院  369', '法官  369', '法庭  369', '法官  370', '法院  370', '机器人  374', '人工智能  374', '生物学  374', '互联网  375', '多媒体  375', '机器人  376', '互联网  376', '科研  377', '食品  378', '话梅  378', '凉果  378', '食物  379', '留学生  382', '问政  384', '农村  385', '耕地  385', '创业  386', '互联网  386', '电影  387', '爱情  389', '创业  391', '风口  391', '资源  391', 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'公务员  1132', '机关  1132', '纳税人  1132', '硕士  1134', '争议  1134', '晚晴  1138', '绅商  1138', '居民收入  1140', '老伴  1141', '真情  1141', '陪伴  1141', '知识分子  1142', '移民  1143', '政协委员  1145', '高利贷  1147', '律师  1148', '民告官  1148', '农民  1149', '分配制度  1150', '民主  1153', '法治  1153', '总统  1155', '领袖  1155', '基层  1156', '公务员  1156', '电视剧  1158', '市场经济  1160', '贫富差距  1160', '陌生人  1162', '金融  1163', '地产  1163', '消费主义  1164', '文化  1164', '风俗  1164', '机关作风  1165', '乱收费  1165', '户籍  1166', '航空母舰  1168', '企业家  1169', '技术  1170', '国民收入  1171', '财政收入  1172', '电子商务  1173', '股市  1174', 'A股  1174', '理想  1175', '国家  1175', '商人  1175', '理想  1176', '中产阶级  1176', '灰色收入  1177', '金融体系  1178', '饮用水  1179', '理想  1180', '公平正义  1182', '理想  1183', '国家  1183', '公平正义  1184', '传统节日  1185', '经济体制  1186', '贫富差距  1186', '政治体制  1187', '贫富差距  1188', '北极熊  1189', '环卫工  1190', '福利待遇  1190', '监事长  1191', '高管  1192', '特权阶层  1192', '真话  1196', '谎言  1196', '全盘西化  1197', '烟花爆竹  1199', '环卫工人  1200', '薪酬  1200', '花炮  1202', '烟花爆竹  1202', '双轨制  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'城市化  1339', '快餐店  1340', '冰块  1340', '细菌  1340', '银行业  1342', '君主  1345', '银行贷款  1346', '手机  1348', '流动性  1349', '造船业  1350', '消费者  1352', '资源配置  1352', '企业  1352', '讲座  1353', '刷题  1353', '教育资源  1353', '宏观经济  1359', '孕妇  1360', '杀人  1360', '夫妻  1360', '电子商务  1361', '环卫工人  1362', '临时工  1362', '官妓  1363', '法官  1363', '油菜花  1364', '牦牛  1364', '官员  1365', '干部作风  1365', '参政  1367', '民主党派  1367', '利率  1369', '二手房  1369', '银行  1369', '贷款  1369', '公安部  1370', '学生  1371', '家长  1371', '官员  1372', '君主立宪  1373', '陆游  1374', '产权  1374', '百度  1375', '计划经济  1378', '市场经济  1378', '在商言商  1379', '法治  1379', '企业家  1379', '网络  1387', '药价  1389', '公务员  1390', '核准  1391', '概念股  1391', '造城  1394', '屈原  1401', '历史  1401', '文学  1401', '税收  1402', '遗产税  1402', '遗产税  1403', '税收  1403', '食物  1405', '公务员  1406', '国税  1406', '钢铁  1407', '水泥  1407', '平板玻璃  1407', '船舶  1407', '电解铝  1407', '县委书记  1408', '语言  1409', '电子商务  1410', '居民收入  1411', '房价  1411', '转型  1412', '经济  1413', '运营商  1414', '楼市  1415', '涨价  1415', '长效机制  1415', '宏观调控  1415', '银行  1416', '公务员  1419', '学生  1420', '宗教  1421', '公司  1422', '注册资本  1422', '净利润  1423', '人类学  1424', '文化  1424', '政治局  1425', '企业家  1425', '权力  1427', '民众  1428', '媒体  1428', '豪宅  1429', '女色  1429', '价值观  1429', '学术期刊  1430', '贪腐  1431', '城市化  1431', '监督机制  1432', '居民收入  1433', '物价  1433', '公款  1434', '中产阶级  1436', '银行  1437', '社区  1437', '理财产品  1437', '环境规划  1438', '气候变化  1438', '官谣  1439', '民警  1439', '民众  1439', '假新闻  1439', '右派  1443', '作家  1443', '法庭  1444', '社区  1444', '网民  1444', '电商  1445', '朋友  1446', '医疗保险  1447', '看病贵  1447', '监护人  1448', '法治  1449', '善法  1449', '恶法  1449', '酒量  1450', '官场  1450', '作风  1450', '航空公司  1451', '乙肝疫苗  1452', '婴儿  1452', '乡村  1453', '市委书记  1454', '组织部  1454', '任期  1454', '乙肝疫苗  1456', '婴儿  1456', '乙肝疫苗  1457', '婴儿  1457', '民告官  1458', '法院  1458', '乙肝疫苗  1459', '乙肝疫苗  1461', '气候  1462', '文化  1462', '租房  1462', '居民收入  1465', '盈利  1466', '民资  1467', '民生  1468', '利润分配  1468', '乙肝疫苗  1470', '政治  1471', '议政  1471', '枪击案  1472', '哨兵  1472', '庭审  1473', '血案  1473', '乙肝疫苗  1475', '市场  1475', '新生儿  1475', '报纸  1476', '常识  1476', '国防部长  1478', '外军  1478', '媒体  1478', '老干部  1480', '外交官  1480', '新能源  1480', '预备立宪  1481', '君主立宪  1481', '银行  1482', '乙肝疫苗  1483', '禽流感  1484', '入境  1484', '百度  1485', '官员  1486', '公务员  1487', '官员  1488', '临床试验  1489', '官场  1493', '官员  1493', '官风  1493', '食品药品  1494', '简政  1494', '城市化  1495', '历史  1496', '足球  1498', '工具理性  1499', '孕妇  1500', '禽流感  1501', '疫苗  1501', '家禽  1501', '互联网  1504', '摄影  1505', '公务员  1506', '慰安妇  1507', '塑像  1507', '育儿  1509', '亲子  1509', '育儿  1510', '亲子  1510', '育儿  1511', '亲子  1511', '育儿  1512', '亲子  1512', '育儿  1513', '亲子  1513', '平度  1514', '纵火案  1514', '索赔案  1515', '索赔案  1516', '金融  1517', '官员  1518', '房价  1519', '制造业  1519', '转型  1519', '官员  1520', '言论  1521', '公务员  1523', '企业家  1524', '公民  1524']
5520

2.错误原因

将print(res[i],'占比：',res[i][1]/self._totalWrodCount,'关键词+文本号(可以去 commons/xml2dict.py运行查看)：' , self._wordPosList[res[i][0]])中的res[i][1]/self._totalWrodCount换成res[i][0]/self._totalWrodCount就会报错，原因在于没有完全理解词性列表，列表是由元组构成，因此这里需要用元组的知识点作为解释，元组名[0]是指访问元组的第一个值，而[1]表示访问元组的第二个值，在这里i是range()函数中的i，在自己理解就是指代各种词性，res[i][1]指代某个词性下的统计数字，如('n ', 1755)，res[0][1]就是前一个0表示指定词性为n，该类型为str，后一个1是指在这个元组中n的统计数量1755，其类型为int型，故此，当res[i][1]换成是res[i][0]时会发生类型错误

3、个人总结

放在前面的话：作为刚接触Python的小白，许多知识尚未理解透彻，采坑是必然的，只有经过不断地采坑，才能对知识点更透彻的理解。我在这个比较对我来说有点难得代码中，发现我还没有很好的掌握列表和元组，以及他们的便利操作，当发生嵌套的时候，需索清晰地知识点变得模糊，还需要脚踏实地，做实做事。

发生这个错误，要充分的理解两种不同的数据类型的差异，以及有不能交集的地方（可能总结的不到位，不知道怎么表述了，词穷），总之，要好好学习列表、元组、字典，理解他们的差异，以及嵌套情况