我需要附加到一个泡菜文件(因为我一次没有完整的字典)。所以为了做同样的事情，我编写了以下代码:importpicklep={}p[1]=2q={}q['a']=pp={}p[2]=0pickle.dump(q,open("save12.p","ab"))f={}f['b']=ppickle.dump(f,open("save12.p","ab"))但是，当我加载泡菜文件时，我没有找到字典f的值？？？？？？有人可以建议我应该如何添加到泡菜文件中？？？当我在windows上工作时，像“dbm”这样的数据库也不能满足我的需要 最佳答案 P
我有一个查询集，我需要懒惰地pickle，我遇到了一些严重的问题。cPickle.dumps(queryset.query)抛出以下错误:Can'tpickle:it'snotthesameobjectasmyproject.myapp.models.myfile.QuerySet奇怪的是(或者可能不那么奇怪)，当我从另一个方法或View调用cPcikle时，我只会收到该错误，但从命令行调用它时不会。我在阅读PicklingError:Can'tpickle:it'snotthesameobjectasdecimal.Decimal后做了下面的方法和Djangomod_wsgiPick
这个问题在这里已经有了答案:Savingandloadingmultipleobjectsinpicklefile?(8个回答)关闭5年前。我有一个方法可以将一些pickle对象(实际上是元组)转储到一个文件中。我不想将它们放在一个列表中，我真的很想将多次转储到同一个文件中。我的问题是，如何再次加载对象？第一个和第二个对象只有一行长，所以这适用于readlines。但所有其他的都更长。当然，如果我尝试myob=cpickle.load(g1.readlines()[2])g1是文件，我收到EOF错误，因为我pickle的对象超过一行。有没有办法只得到我pickle的对象？
编写__getstate__方法的最佳方法是pickle几乎对象的所有属性，但排除一些属性？我有一个具有许多属性的对象，包括一个引用实例方法的对象。instancemethod不可pickle，因此当我尝试pickle此对象时出现错误:classFoo(object):def__init__(self):self.a='spam'self.b='eggs'self.c=42self.fn=self.my_funcdefmy_func(self):print'Myhovercraftisfullofeels'importpicklepickle.dumps(Foo())#throwsa"
在使用pipeline和GridSearchCV确定最佳参数后，我如何pickle/joblib这个过程以后再用？当它是一个单一的分类器时，我知道如何做到这一点......fromsklearn.externalsimportjoblibjoblib.dump(clf,'filename.pkl')但是在执行和完成gridsearch之后，如何使用最佳参数保存整个pipeline？我试过了:joblib.dump(grid,'output.pkl')-但这会转储每个gridsearch尝试(许多文件)joblib.dump(pipeline,'output.pkl')-但我不要认为它包
我在python中创建了一个字典并转储到pickle中。它的大小达到300MB。现在，我想加载相同的pickle。output=open('myfile.pkl','rb')mydict=pickle.load(output)加载这个pickle大约需要15秒。我怎样才能减少这个时间？硬件规范:Ubuntu14.04，4GBRAM下面的代码显示了使用json、pickle、cPickle转储或加载文件所需的时间。转储后，文件大小约为300MB。importjson,pickle,cPickleimportos,timeitimportjsonmydict={allvaluestobea
我正在使用type()动态生成最终将被pickle的类。问题是un-pickling过程需要类的定义才能重新构造已经被pickle过的对象。这就是我卡住的地方。我不知道如何以某种方式提供unpickler一种从动态生成的类生成实例的方法。任何提示表示赞赏。谢谢!这是一个问题的例子:>>>classFoo(object):...pass>>>g=type('Goo',(Foo,),{'run':lambdaself,x:2*x})()>>>cPickle.dumps(g)PicklingError:Can'tpickle:attributelookup__main__.Goofailed
给定一个1.5Gb的pandas数据帧列表，哪种格式最适合加载压缩数据:pickle(通过cPickle)、hdf5还是Python中的其他东西？我只关心将数据加载到内存中的最快速度我不关心转储数据，它很慢，但我只做一次。我不在乎磁盘上的文件大小 最佳答案 更新:现在我会在Parquet、Feather(ApacheArrow)、HDF5和Pickle之间进行选择。专业人士和反对人士:Parquet优点最快且受广泛支持的二进制存储格式之一支持非常快速的压缩方法(例如Snappy编解码器)数据湖/大数据的事实标准存储格式对比必须将整个
我正在尝试创建一个使用设置和Gui模块的用户系统，当GUI模块请求使用pickle加载文件时，我不断收到属性错误。这是来自设置模块:importpickleimporthashlibclassUser(object):def__init__(self,fname,lname,dob,gender):self.firstname=fnameself.lastname=lnameself._dob=dobself.gender=genderself.type='General'self._username=''self._hashkey=''defReport(self):print("F
我正在尝试应用_pickle将数据保存到磁盘上。但是调用_pickle.dump的时候报错了OverflowError:cannotserializeabytesobjectlargerthan4GiB这是使用_pickle的硬性限制吗？(cPickleforpython2) 最佳答案 在具有PEP3154和Pickle4.0的Python3.4中不再存在https://www.python.org/dev/peps/pep-3154/但是你需要说你要使用4版本的协议(protocol):https://docs.python.
