我已经创建了一个小的Python脚本。我在Linux上保存了pickle文件，然后在Windows上使用它，然后再次在Linux上使用它，但现在该文件无法在Linux上运行，但它在Windows上运行良好。是这样的，python是coss平台的，但pickle文件不是。这个有解决办法吗？？？ 最佳答案 Python的pickle是完全跨平台的。这可能是由于Windows和Linux之间的EOL(行尾)差异造成的。确保在写入和读取它们时都以二进制模式打开pickle文件，分别使用open()的“wb”和“rb”模式。注意:在不同版本的
在与我pickle文件的模块不同的模块中加载pickle文件时遇到了一些问题。我知道以下线程:Unabletoloadfilesusingpickleandmultipilemodules.我已经尝试了将类导入到我正在取消文件的模块中的建议解决方案，但它一直给我同样的错误:AttributeError:Can'tgetattribute'Document'on我正在尝试做的基本结构:pickle和unpickles对象的Util文件，utils.py:importpickledefsave_document(doc):fromclass_defimportDocumentwrite_f
我想在给定目录中的所有图像中搜索冲浪，并保存它们的关键点和描述符以供将来使用。我决定使用pickle，如下所示:#!/usr/bin/envpythonimportosimportpickleimportcv2classFrame:def__init__(self,filename):surf=cv2.SURF(500,4,2,True)self.filename=filenameself.keypoints,self.descriptors=surf.detect(cv2.imread(filename,cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE),None,False)
概述我想序列化我的复杂对象。它看起来很简单，但每一步都会产生不同的问题。最后，其他程序员也必须能够创建从我的父对象继承的复杂对象。对于Python2.7和Python3.x，这个对象应该是可pickle的。我从一个简单的对象开始并使用了pickle.dump和pickle.load成功了。然后我创建了多个复杂对象(相似但不相同)，其中一些可以转储，而一些不能。调试pickle库knows哪些对象可以pickle或不pickle。理论上这意味着pdb可以自定义启用pickle调试。替代序列化库我想要一个独立于对象内容的可靠序列化。于是又找了其他的序列化工具:Cerealizer哪个自检失
pickle和copy.deepcopy究竟是什么关系？它们共享哪些机制？如何共享？很明显，这两者是密切相关的操作，并且共享一些机制/协议(protocol)，但我无法深入了解细节。我发现的一些(令人困惑的)事情:如果一个类定义了__[gs]etstate__，它们会在其实例的deepcopy上被调用。起初这让我很惊讶，因为我认为它们是pickle特有的，但后来我发现Classescanusethesameinterfacestocontrolcopyingthattheyusetocontrolpickling。但是，没有文档说明如何__[gs]etstate__在深度复制时使用(如
假设我在myClass.py文件中有一个简单的python类定义classTest:A=[]我还有两个测试脚本。第一个脚本创建一个Test类型的对象，填充数组A，并将结果pickle到一个文件中。它立即将其从文件中解开，并且仍然填充数组。第二个脚本只是从文件中提取出来，数组没有被填充(即A==[])。这是为什么呢？test1.pyimportmyClassimportpicklex=myClass.Test()foriinxrange(5):x.A.append(i)f=open('data','w')pickle.dump(x,f)f.close()f=open('data')y=p
如果变量已经存在，是否有更好的方法使用pickle加载变量，或者如果不存在则创建并转储它？ifos.path.isfile("var.pickle"):foo=pickle.load(open("var.pickle","rb"))else:foo=3pickle.dump(foo,open("var.pickle","wb")) 最佳答案 您可以关注EAFPprinciple和askforforgiveness:importpickletry:foo=pickle.load(open("var.pickle","rb"))exce
我正在尝试在MongoDB中使用Hyperopt并行搜索，但在使用Mongotrials时遇到了一些问题，已讨论here.我已经尝试了他们所有的方法，但我仍然无法找到解决我的具体问题的方法。我试图最小化的具体模型是来自sklearn的RadomForestRegressor。我关注了tutorial.而且我可以毫无问题地打印出计算出的“fmin”。这是我目前的步骤:1)激活一个名为“tensorflow”的虚拟环境(我已经在那里安装了我所有的库)2)启动MongoDB:(tensorflow)bash-3.2$mongod--dbpath.--port1234--directorype
我正在尝试在MongoDB中使用Hyperopt并行搜索，但在使用Mongotrials时遇到了一些问题，已讨论here.我已经尝试了他们所有的方法，但我仍然无法找到解决我的具体问题的方法。我试图最小化的具体模型是来自sklearn的RadomForestRegressor。我关注了tutorial.而且我可以毫无问题地打印出计算出的“fmin”。这是我目前的步骤:1)激活一个名为“tensorflow”的虚拟环境(我已经在那里安装了我所有的库)2)启动MongoDB:(tensorflow)bash-3.2$mongod--dbpath.--port1234--directorype
我有一个如下所示的列表:a=[['astring',[0,0,0],[22,'beesting']],['seestring',[0,2,0],[22,'dstring']]]在保存和检索它时遇到问题。我可以用pickle保存它:withopen('afile','w')asf:pickle.dump(a,f)但是当我尝试加载它时出现以下错误:pickle.load('afile')Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inpickle.load('afile')File"C:\Python27\lib\pickle.py",line13
