pickle

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有一個循環長時間運行，每次迭代都會創建數據。由於數據往往會在一段時間後填滿內存，我認爲將它存儲在磁盤上是個好主意。我想到的第一件事就是使用cPickle來將這些數據保存爲二進制文件。這是詳細的計劃。每次迭代之後，新數據將附加到以迭代計數爲關鍵字的字典。這個字典然後被寫入磁盤。每次迭代都重複該過程。問題是我不知道如何更新磁盤上的文件。我知道的唯一解決方案是再次加載字典，附加新數據並將其寫回。但最

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裝載和卸載在使用泡菜和多線程文件鎖到文件 - IO錯誤：[錯誤13]

我有一種服務，負載和從一蟒dict轉儲數據轉換成使用蟒2.7cPickle的文件。這項服務可以被許多用戶同時調用。什麼方法可以允許cPickle在多線程上下文中讀取數據並將其轉儲到單個文件中，以避免操作期間數據異步（在另一個進程正在轉儲時加載）問題？我正在考慮使用filelock，但我還沒有成功。下面我的代碼，該文件總是有init_cache()cPickle.load(cache_file

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由我保存的信息使用在Python 3.4和pickle.dump功能的文件末尾

讀多醃製的項目文件。我正在嘗試讀取LIFO中的數據（後進先出）。替代，我想也許有一種方法，我可以只讀過最後一個項目，假設有一個辦法直接指向它。然後再次指向它並在閱讀下一個項目之前將其從文件中刪除。提前致謝！

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AttributeError：模塊'__main__'沒有屬性'ItemSelector'

我在我的項目中有典型的燒瓶結構。一切工作正常，直到我試圖加載我的燒瓶應用程序內的醃漬對象。我用不同的python腳本創建了pickle對象，並對一些自定義類有依賴關係。我認爲這是一個問題，當你在主菜單中醃製，並期望班級位於那裏，但我還沒有想出如何整理出來。我試着將這些類添加到pipeline_classes.py並導入它們，但它不起作用。任何想法，將不勝感激。這是生產的醃製對象的腳本： trai

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醃Matplotlib圖對象檢索數據

我試圖將一個圖對象保存爲一個pickle文件並稍後從中檢索數據。我練習了一個示例代碼，但是我無法在加載它後從pickle文件中檢索數據。下面是我的代碼 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pickle Fs = 8000 f = 1000 sample =

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取消Flask對象時的屬性錯誤

我正在使用腳本train_et.py創建一個pickle對象，然後我試圖在我的瓶子服務器中的一個函數中加載對象，但是我在創建pickle時使用的自定義類有問題對象「ItemSelector」和「TextStats」。我試圖根據這個http://stefaanlippens.net/python-pickling-and-dealing-with-attributeerror-module-obje

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Python：使用泡菜庫麻煩酸洗模型

好吧，我想轉儲我的ML模型使用Pickle庫，但每次我試圖在我的Django應用程序中使用它，它給了我錯誤「TypeError：must be char，not unicode 「我完全不知道是什麼問題，所以我嘗試後傾打印我的醃對象，並將其顯示 <Class "NoneType" > 我想這可能是問題的原因。我傾銷模型是這樣的： joblib.dump(clf,open("rec_pi

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PicklingError：Can not pickle <class'module'>：內建屬性查找模塊失敗

我們可以保存任何創建的LSTM模型本身嗎？我相信「酸洗」是將python對象序列化到文件的標準方法。理想情況下，我想創建一個包含一個或多個函數的python模塊，這些函數或者允許我指定LSTM模型來加載或使用硬編碼的預擬合模型，以基於傳入的數據生成預測以初始化模型。我試圖使用它，但給了我一個錯誤。我用代碼： # create and fit the LSTM network batch_si

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使用pickle和可變長度在套接字上傳遞數據

這是我目前使用的代碼。但我希望它能夠使用pickle發送序列化的數據。我一直在修補它幾個小時，但沒有運氣。也許如果某人在這裏有更好的網絡體驗，快速的洞察力將不勝感激，所以我不需要重寫所有的東西，我認爲它已經很混亂了。 import select def send(sdef, data, slen): sdef.setblocking(0) sdef.sendall(str

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無法打開並加載python中的pickle文件3.6.1

我想通過兩種方式打開和加載pickle文件。但每次我收到錯誤。請求你幫忙。第一種方式： enron_data = pickle.load(open("D:/New/ud120-projects/final_project/final_project_dataset.pkl", "r")) Error: Traceback (most recent call last): File