我正在Python上下文中并行运行一些Matlab代码(我知道，但这就是正在发生的事情)，我遇到了涉及matlab.double的导入错误。相同的代码在multiprocessing.Pool中运行良好，所以我无法弄清楚问题出在哪里。这是一个最小的重现测试用例。importmatlabfrommultiprocessingimportPoolfromjoblibimportParallel,delayed#AglobalobjectthatIwouldliketobeavailableintheparallelsubroutinex=matlab.double([[0.0]])deff

我正在尝试解析包含汽车属性(154种属性)的网站。我有一个巨大的列表(名称是liste_test)，其中包含280.000个二手车公告URL。defaraba_cekici(liste_test,headers,engine):forlinkinliste_test:try:page=requests.get(link,headers=headers)..........当我这样开始我的代码时:araba_cekici(liste_test,headers,engine)它有效并取得了成果。但是大约1个小时，我只能获取1500个URL的属性。它非常慢，我必须使用多处理。我在here上找

我有一个从pickle文件中导入数据的应用程序。它在Windows中工作得很好，但Mac和Linux的行为很奇怪。在OSX中，除非我将文件类型设置为*.*，否则pickled文件(文件扩展名“.char”)不可用作选择。然后，如果我选择一个具有.char扩展名的文件，它将不会加载，并给出错误unpickle_file=cPickle.load(char_file)ValueError:couldnotconvertstringtofloat但是，如果我创建一个没有.char扩展名的文件，该文件将正常加载。在Linux中，当我使用“文件打开”对话框时，我的pickled文件是不可见的，无

为什么我下面的自定义异常类没有使用pickle模块正确序列化/反序列化？importpickleclassMyException(Exception):def__init__(self,arg1,arg2):self.arg1=arg1self.arg2=arg2super(MyException,self).__init__(arg1)e=MyException("foo","bar")str=pickle.dumps(e)obj=pickle.loads(str)此代码引发以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"test.py",line13

假设我正在Jupyter/Ipython笔记本中进行更大的数据分析，并完成了大量耗时的计算。然后，由于某种原因，我不得不关闭jupyter本地服务器I，但我想稍后再返回进行分析，而不必再次进行所有耗时的计算。我喜欢喜欢做的是pickle或存储整个Jupytersession(所有pandas数据帧、np.arrays、变量……)，这样我就可以安全地关闭服务器，因为我知道我可以以与以前完全相同的状态返回到我的session。这在技术上是否可行？是否有我忽略的内置功能？编辑:基于this回答有一个%storemagic这应该是“轻量级泡菜”。但是，您必须像这样手动存储变量:#在ipytho