pickle

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我有以下錯誤... 其被稱作的代碼是這樣的： from hog import HOG import dataset import argparse import _pickle as cPickle import mahotas import cv2 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-m", "--model", r

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附加到pickle文件而不刪除

我試着用pickle模塊寫入使用二進制模式的文件。這是一個例子： import pickle file = open("file.txt","wb") dict = {"a":"b","c":"d"} pickle.dump(dict, file) file.close() 但是這種方法刪除了之前寫的其他字典。如何在不刪除文件中的其他內容的情況下編寫代碼

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EOFError Ran輸入Python

我正在嘗試使用pickle爲我的遊戲創建一個保存文件，但是當我嘗試提交我的字典，然後再取回該信息，但它不工作。 import pickle data = {'health':100, 'gold':1560, 'name': 'mariano'} with open('s.txt','wb') as f: pickle.dump(data, f, protocol = 2) wi

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酸洗sklearn模型並在web應用中使用它們

我創建了一個我想嵌入到我的nodejs web應用中的sklearn模型。我已經使用python3創建了模型，並使用joblib將其打包到一個pkl文件中。 from sklearn.externals import joblib joblib.dump(clf, 'RandomForest_jul30.pkl', protocol=2) 我使用NPM包「child_process」運行一個

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python腳本中的橙色保存模型

我可以使用GUI成功使用「保存模型」功能。 https://docs.orange.biolab.si/3/visual-programming/widgets/model/savemodel.html 我正在寫一個python程序來運行橙色庫，並希望在python中使用這個功能。我已搜查由橙開發商 https://docs.orange.biolab.si/3/data-mining-li

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保持內存中的對象在Python的api調用之間Falcon

我正在開發一個使用python Falcon的後端api服務。爲了服務每個API調用，我需要使用一個對象（對於所有請求都是相同的對象），每X小時（比如說1小時）刷新一個對象。目前這個對象在S3中被保存爲pickle。問題是，泡菜相當大（〜20 MB），因此每次api調用讀取泡菜看起來效率不高。但是我不確定在不同的API調用之間保存這個對象的正確方法是什麼，以及如何每X小時刷新一次。因爲泡菜相

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ImportError：沒有名爲__main__的模塊（Python 2.7＆Pickle）

所以在我製作的遊戲中，我試圖加載遊戲所需的數據文件，以及當我用pickle加載文件時加載後，我反覆檢查）我得到這個錯誤： Traceback (most recent call last): File "/Users/user/Downloads/Deeper-master/Deeper.py", line 257, in <module> tutorialData = pic

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泡菜錯誤 - 整數需要

with open('data', 'w') as f: pickle.dumps({'foo':111},f) 結果 an integer is required (got type _io.TextIOWrapper) 我該如何解決這個問題？我很肯定An integer is required? open()事先沒有被調用。 Python版本是3.6.2

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pandas.DataFrame.to_pickle向後兼容性

pandas.DataFrame.to_pickle的壓縮參數在大熊貓0.20中引入的。 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_pickle.html 熊貓0.20之前，有沒有我需要指定壓縮PARAM。我一直在使用熊貓0.18和讀取使用0.18版本沒有錯誤pandas.read_pic

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試圖在Python

我試圖找出如何用泡菜在Python添加在已保存的數據的數據 import pickle load_written_things = open("written_things.pkl", "rb") added_stuff = input("write:") written_things = pickle.load(load_written_things) + pickle.dump(adde