pickle

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我在NLTK訓練PunktSentenceTokenizer並獲得了泡菜文件「learnt.pickle」： ccopy_reg _reconstructor p0 (cnltk.tokenize.punkt PunktSentenceTokenizer p1 c__builtin__ object p2 Ntp3 Rp4 (dp5 S'_Token' p6 cnlt

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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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在Sympy模塊中的python代碼PicklingError

我寫了下面的代碼，但我得到了酸洗錯誤。我不知道什麼是錯誤的。 x = Symbol('x') y = Symbol('y') f = Function('f')(x) h = Function('h')(x) g = Function('g')(y) t = Function('t')(y) X1 = f + g X2 =

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Tensorflow1.2導致錯誤：無法鹹菜上deepcopy的cPickle的或

_thread.lock對象對於 encoder_cell = copy.deepcopy(cell) 或 encoder_cell = cPickle.loads(cPickle.dumps(cell, -1)) 在tensoflow1.2，它提高像錯誤： encoder_cell = cPickle.loads(cPickle.dumps(cell, -1)) TypeError:

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電腦掛在大醬菜轉儲

有時我的電腦掛起，如果我保存大醬菜文件。如何解決這個問題或用其他東西代替鹹菜？ UPDATE 電腦簡直是掛起，它不是「接近內存限制」。而且這種情況不會發生在100％的情況下，所以原則上可以醃製這麼大的數組。更新2 我的恥辱：泡菜是無罪的。這是numpy.stack被稱爲40000圖像列表。更新3 不，泡菜也掛起，即使numpy.stack問題得到了解決。

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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