尝试创建同一类的多个实例时，无法腌制 _tkinter.tkapp 对象错误
因为这个问题，我变得非常沮丧.我以前有过它，我修复了它，但是当我更改代码中的某些内容时它又回来了.准确地说，当我按下一个按钮时，我试图创建一个类的多个实例.我在 tkinter 中使用 python 3.6.当我第一次编写我的课程时，我使用了一个矩形(通过使用 create_rectangle 方法创建)进行可视化表示.在我的班级按照我想要的方式行事后，我想用一张照片而不是矩形出现在我的画布上.正
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标题说明了一切.似乎应该可以(以某种方式)为其 Objective-C 类实现 NSCoding 的 PyObjC 对象实现 python 端酸洗，而无需从头开始重新实现所有内容.也就是说，虽然值语义成员可能很简单，但按引用对象图和条件编码可能很棘手.如何让双方在对象图部分“协作"? 解决方案 PyObjC 确实支持将 Python 对象写入(键控)存档(即，任何可以被酸洗的对象都实现 N
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为什么酸洗 numpy 数组的开销很大?
假设我在 Python 中有一个简单的数组: >>>x = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] 腌制后，它的尺寸相当小: >>>pickle.dumps(x).__len__()44 为什么我用一个numpy数组，大小那么大? >>>xn = np.array(x)>>>pickle.dumps(xn).__len__()187 将其转换为不太精确的数据类型只会有一点
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Python pickle:pickle 对象不等于源对象
我认为这是预期的行为，但我想检查一下并找出原因，因为我所做的研究是空白的 我有一个函数可以提取数据，创建自定义类的新实例，然后将其附加到列表中.该类只包含变量. 然后我将该列表使用协议 2 作为二进制文件腌制到一个文件中，稍后我重新运行脚本，从我的源中重新提取数据，我有一个包含自定义类实例的新列表，用于测试我保留data 与源数据相同. 重新加载pickle文件 现在当我做
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我正在做一个大学项目，我们需要在本地网络中设置类似 Dropbox 的服务.我可以在终端中轻松完成，但对于一些额外的点，我正在尝试为其设置 QtPy ui. 我的一个小部件是一个带有 QFileSystemModel 的 QTreeView，我想在其中可视化用户保存在他的“保管箱"中的文件和文件夹.问题是，信息和文件夹本身在另一台计算机中.我试过将小部件从一台电脑发送到另一台电脑，但你不能腌
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Python3 unpickle 字节对象的字符串表示
是否有一种好方法可以加载表示为字符串的 bytes 对象，以便对其进行 unpickled? 基本示例 这是一个愚蠢的例子: 进口泡菜mydict = { 'a': 1111, 'b': 2222 }string_of_bytes_obj = str(pickle.dumps(mydict)) # 这个快速示例的特意字符串表示.unpickled_dict = pickle.load
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为什么 Python 的搁置要求所有键都是字符串?
Python 的 shelve 模块要求所有键都是字符串，并且有各种解决方法(参见线程 此处 和这里).我的问题是，为什么搁置需要字符串键?鉴于我可以腌制一个使用其他对象作为键的字典，并且搁置在引擎盖下使用腌制，为什么搁置本身不能处理这些键?字符串键是否让只更新持久对象的一部分变得更加简单，而不必重写整个对象(如果是，为什么)? 解决方案 因为在底层，shelve 模块使用 bsddb、g
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mlflow 如何使用自定义转换器保存 sklearn 管道?
我正在尝试使用 mlflow 保存 sklearn 机器学习模型，这是一个包含我定义的自定义转换器的管道，并将其加载到另一个项目中.我的自定义转换器继承自 BaseEstimator 和 TransformerMixin. 假设我有 2 个项目: train_project:它在 src.ml.transformers.py 中有自定义转换器 use_project:它在 src 中
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UnpicklingError: NEWOBJ 类参数不是类型对象
我正在使用自定义pickler，根据Shane Hathaway的代码，用它们的字符串表示替换任何不可pickle的对象(例如套接字或文件):Python:使用一些不可选择的项目腌制字典 它大部分时间都可以工作，但是当我尝试解开 Django HttpResponse 时，出现以下错误:UnpicklingError: NEWOBJ 类参数不是类型对象 我不知道错误的实际含义.如果可以
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动态类定义的酸洗
我正在尝试将动态生成的类作为替代类的工厂进行腌制.类似于以下内容: 导入系统，pickleBC类(对象):经过C = type("NewClassName", (BC,), {})pickle.dump(C, sys.stdout) 这会导致以下错误: pickle.PicklingError: Can't pickle : 它不
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在 azure ml 部署环境中导入自定义 python 模块
我有一个 sklearn k-means 模型.我正在训练模型并将其保存在 pickle 文件中，以便稍后使用 azure ml 库进行部署.我正在训练的模型使用名为 MultiColumnLabelEncoder 的自定义特征编码器.管道模型定义如下: # 流水线kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)管道 = 管道([(“编码器"，Multi
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Pickle，读入数据，不支持的pickle协议:3 python 2.7
这里是初学者，想读入以 p 结尾的数据. 我的代码如下: 进口泡菜training_file = "/home/sk/CarND-Traffic-Sign-Classifier-Project/train.p"testing_file = "/home/sk/CarND-Traffic-Sign-Classifier-Project/test.p"使用 open(training_file
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python pickle vs sql效率
我正在用 Python 开发一个应用程序，它需要存储(非常)大的数据集.pickle 是存储数据并根据请求检索数据的最实用方法，还是应该考虑改用 SQL?我的主要目标是速度和尽可能少的处理压力. 我担心的是，pickle 必须动态处理整个大文件，这可能会对性能产生不利影响.除了使用之外，我对泡菜并不是特别熟悉，因此对其工作原理的任何解释都会很棒. 现在，我正在使用此代码: users
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为什么 dill 比 numpy 数组的 pickle 更快，磁盘效率更高
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不同服务器上的 Python 3.5 莳萝酸洗/解压:“KeyError: 'ClassType'"
在底部查看更新 -- 这里有人问过类似的问题，但从未解决:pickling 和 unpickling 用户定义的类 我正在开发一个项目，该项目需要对用户定义的类进行酸洗，并将它们发送到远程服务器，在那里对它们进行解压和调用.我们使用 Dill 库来实现这一点，并取得了很多成功. 不幸的是，我遇到了一个问题，我很难调试.我创建并pickle一个类如下: 导入莳萝，base6
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pickle:它如何腌制一个函数?
在昨天发布的帖子中，我无意中发现更改了一个函数的__qualname__对 pickle 有意想不到的影响.通过运行更多的测试，我发现在pickle一个函数时，pickle并没有像我想象的那样工作，而改变函数的__qualname__对如何产生真正的影响pickle 行为. 下面的代码片段是我运行的测试， 进口泡菜从 sys 导入模块# 一个简单的pickle函数def hahaha(
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Pickle 不能pickle 一个namedtuple
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检查泡菜转储的依赖项
假设我写了以下代码: import pickle定义 foo():返回 'foo'定义栏():返回 'bar' + foo()pickle.dump(bar, open('bar.bin', 'wb')) 此时，我有一个二进制转储(当然没有 foo 对全局范围的依赖).现在，如果我运行以下行 temp = pickle.load(open('bar.bin', 'rb'))
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如何将 tf.data.Dataset 与 kedro 一起使用?
我正在使用 tf.data.Dataset 准备用于训练 tf.kears 模型的流数据集.使用 kedro，有没有办法创建节点并返回创建的 tf.data.Dataset 在下一个训练节点中使用它? MemoryDataset 可能不会工作，因为 tf.data.Dataset 不能被腌制(deepcopy 是不可能的)，另见 这个问题.根据 issue #91，MemoryDataset
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为什么将泡菜文件加载到内存中会占用更多空间?
我有一个文件夹，其中包含 pickle.dump 保存的 7603 个文件.平均文件大小为6.5MB，因此文件占用的总磁盘空间约为48GB. 每个文件都是通过pickling一个list对象得到的，list的结构为 [A * 50]A = [str, int, [92 浮点数], B * 3]B = [C * 约 6]C = [str, int, [92 个浮点数]] 我使用的电脑内存是
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