Python 序列化 - 为什么选择pickle?
我了解 Python 酸洗是一种以尊重对象编程的方式“存储"Python 对象的方法 - 不同于以 txt 文件或 DB 编写的输出. 您是否有关于以下几点的更多详细信息或参考资料: 腌制对象“存储"在哪里? 为什么酸洗保留的对象表示比存储在数据库中更重要? 我可以将腌制的对象从一个 Python shell 会话检索到另一个吗? 当序列化有用时，您是否有重要的例子? 使用pi
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pickle相关内容
如何将 Scikit-Learn-Keras 模型保存到持久性文件中 (pickle/hd5/json/yaml)
我有以下代码，使用 Keras Scikit-Learn Wrapper: from keras.models import Sequential从 sklearn 导入数据集从 keras.layers 导入密集从 sklearn.model_selection 导入 train_test_split从 keras.wrappers.scikit_learn 导入 KerasClassifie
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使用 Pickle/cPickle 达到最大递归深度
背景:我正在使用最小构造算法构建一个代表字典的尝试.输入列表为 4.3M utf-8 字符串，按字典顺序排序.结果图是无环的，最大深度为 638 个节点.我的脚本的第一行通过 sys.setrecursionlimit() 将递归限制设置为 1100. 问题:我希望能够将我的尝试序列化到磁盘，这样我就可以将它加载到内存中而无需从头开始重建(大约 22 分钟).我已经尝试了 pickle.du
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pickle.PicklingError: 来自 __newobj__ args 的 args[0] 与 hadoop python 有错误的类
我正在尝试通过spark删除停用词，代码如下 from nltk.corpus 导入停用词从 pyspark.context 导入 SparkContext从 pyspark.sql.session 导入 SparkSessionsc = SparkContext('本地')spark = SparkSession(sc)word_list=["ourselves","out","over",
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保存和加载对象并使用pickle
我正在尝试使用 pickle 模块保存和加载对象. 首先我声明我的对象: >>>类水果:通过...>>>香蕉 = 水果()>>>香蕉颜色 = '黄色'>>>香蕉值 = 30 之后，我打开了一个名为“Fruits.obj"的文件(之前我创建了一个新的 .txt 文件并将其重命名为“Fruits.obj"): >>>进口泡菜>>>filehandler = open(b"Fruits.ob
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如何使用泡菜来保存字典?
我已经查看了 Python 文档 提供的信息，但我还是有点糊涂.有人可以发布示例代码来编写一个新文件，然后使用 pickle 将字典转储到其中吗? 解决方案 试试这个: 进口泡菜a = {'你好':'世界'}以 open('filename.pickle', 'wb') 作为句柄:pickle.dump(a, handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCO
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获取 TypeError:无法pickle _thread.RLock 对象
阅读了一些类似的问题，其中大部分都提到您不应该尝试序列化不可序列化的对象.我无法理解这个问题.我可以将模型保存为 .h5 文件，但这不符合我的目的.请帮忙！ def image_generator(train_data_dir, test_data_dir):train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1/255,旋转范围 = 30，缩放范围 = 0.
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检查点 keras 模型:TypeError:无法pickle _thread.lock 对象
过去似乎在不同的上下文中发生了错误这里，但是我没有直接转储模型——我正在使用 ModelCheckpoint 回调.知道可能出了什么问题吗? 信息: Keras 2.0.8 版 TensorFlow 1.3.0 版 Python 3.6 重现错误的最小示例: from keras.layers import Input, Lambda, Dense从 keras.model
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为什么我得到“Pickle - EOFError: Ran out of input"?读取空文件?
我在尝试使用 Unpickler.load() 时遇到一个有趣的错误，这是源代码: open(target, 'a').close()分数 = {};使用 open(target, "rb") 作为文件:unpickler = pickle.Unpickler(文件)；分数 = unpickler.load();如果不是 isinstance(分数，字典):分数 = {}; 这是回溯: 回溯
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为什么我可以将实例方法传递给 multiprocessing.Process，而不是 multiprocessing.Pool?
我正在尝试编写一个应用程序，该应用程序将一个函数与一个 multiprocessing.Pool 并发应用.我希望这个函数是一个实例方法(所以我可以在不同的子类中对其进行不同的定义).这似乎不可能；正如我在别处了解到的，显然 绑定方法不能腌制.那么为什么以绑定方法作为目标启动 multiprocessing.Process 呢?代码如下: 导入多处理def test1():打印“你好，世界 1"
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Python可以pickle lambda函数吗?
我在许多线程中读到 Python pickle/cPickle 不能pickle lambda 函数.但是，以下代码使用 Python 2.7.6 运行: 导入 cPickle 作为泡菜如果 __name__ == "__main__":s = pickle.dumps(lambda x, y: x+y)f = pickle.loads(s)断言 f(3,4) == 7 这是怎么回事?或者，更
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在磁盘上保留 numpy 数组的最佳方法
我正在寻找一种保存大型 numpy 数组的快速方法.我想以二进制格式将它们保存到磁盘，然后相对较快地将它们读回内存.不幸的是，cPickle 不够快. 我发现了 numpy.savez 和 numpy.load.但奇怪的是， numpy.load 将一个 npy 文件加载到“内存映射"中.这意味着对数组的常规操作真的很慢.例如，这样的事情会很慢: #!/usr/bin/python将 nu
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有没有一种简单的方法来腌制 python 函数(或以其他方式序列化它的代码)?
我正在尝试通过网络连接传输函数(使用 asyncore).有没有一种简单的方法来序列化 python 函数(至少在这种情况下不会有副作用)以进行这样的传输? 我希望有一对与这些类似的函数: def 传输(函数):obj = pickle.dumps(func)[通过网络发送obj]定义接收():[从网络接收obj]func = pickle.loads(s)功能() 解决方案 您可以序
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使用 python 3.5 安装 cPickle
这可能很愚蠢，但我无法使用 python 3.5 docker 映像安装 cPickle Dockerfile FROM python:3.5-onbuild requirements.txt cpickle 当我尝试构建图像时 $ docker build -t 示例.将构建上下文发送到 Docker 守护进程 3.072 kB第 1 步:从 python:3.5-onbuild
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如何从 S3 加载泡菜文件以在 AWS Lambda 中使用?
我目前正在尝试将 S3 中的 pickle 文件加载到 AWS lambda 中并将其存储到列表中(pickle 是一个列表). 这是我的代码: 进口泡菜导入 boto3s3 = boto3.resource('s3')使用 open('oldscreenurls.pkl', 'rb') 作为数据:old_list = s3.Bucket("pythonpickles").download
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不能腌制 <type 'instancemethod'>使用多处理 Pool.map() 时
我正在尝试使用 multiprocessing 的 Pool.map() 函数来同时划分工作.当我使用以下代码时，它工作正常: 导入多处理定义 f(x):返回 x*x定义去():pool = multiprocessing.Pool(processes=4)打印 pool.map(f, range(10))如果 __name__== '__main__' :走() 但是，当我以更面向对象的方法
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PicklingError: Can't pickle <class 'decimal.Decimal'>: 它与decimal.Decimal 不是同一个对象
这是我今天在 filmaster.com 上遇到的错误: PicklingError: Can't pickle :不一样对象为decimal.Decimal 这到底是什么意思?好像没有太大的意义...它似乎与django缓存有关.你可以在这里看到整个回溯: 回溯(最近一次调用):文件“/home/filmaster/django-
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使用 python 3 解压 python 2 对象
我想知道是否有办法使用 Python 3.4 加载在 Python 2.4 中腌制的对象. 我一直在对大量公司遗留代码运行 2to3 以使其保持最新状态. 这样做后，在运行文件时出现以下错误: 文件“H:\fixers - 3.4\addressfixer - 3.4\trunk\lib\address\address_generic.py"，第 382 行，在 read_ref_
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使用pickle.dump - TypeError:必须是str，而不是字节
我使用的是 python3.3，在尝试pickle 一个简单的字典时遇到了一个神秘的错误. 代码如下: 导入操作系统进口泡菜从泡菜进口 *os.chdir('c:/Python26/progfiles/')def storvars(vdict):f = open('varstor.txt','w')pickle.dump(vdict,f,)f.close()返回mydict = {'nam
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将类实例序列化为 JSON
我正在尝试创建类实例的 JSON 字符串表示，但遇到了困难.假设这个类是这样构建的: class 测试类:值 1 = "a"值 2 = "b" 对 json.dumps 的调用是这样进行的: t = testclass()json.dumps(t) 失败并告诉我测试类不是 JSON 可序列化的. TypeError: 不是 JSON 可序列化的 我也尝试过使用pickle模块: t
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