dill

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我知道这已被其他一些问题覆盖（Unable to load files using pickle and multipile modules），但我看不出他们的解决方案如何适用于我的情况。这是我的项目结构（尽可能小）： classify-updater/ ├── main.py └── updater ├── __init__.py └── updater.py cla

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Python莳萝：Pickle namedtuple似乎不起作用

我在课堂里有namedtuple。当使用莳萝进行酸洗时，它会抱怨无法在顶层模块中找到指定的对象的经典问题。 import dill as pickle class NNRTMParse(object): def __init__(self,logfile)): . . . . self.TM = namedtuple('

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pythons多进程模块（用莳萝）给出了一个无益的AssertionError

我已经安装了莳萝/病态及其依赖（有一些困难），我试图在几个进程上执行一个函数。类/属性Model(self.xml,self.exp_data,i).SSR是自定义的，并且依赖于其他自定义函数的加载，所以我提前道歉无法提供'可运行'代码。简而言之，它需要一些实验数据，将ODE的系统与python的pysces模块集成并计算平方和（SSR）。并行化代码的目的是通过多个参数集来加速这种计算。代码：

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的Python - 萝：不能泡菜装饰

类我有下面的代码，其装饰类： import dill from collections import namedtuple from multiprocessing import Process def proxified(to_be_proxied): b = namedtuple('d', []) class Proxy(to_be_proxied, b):

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连载/咸菜是在一个字符串中定义的函数

我要做到以下几点： import pickle namespace = {} exec('def f(x): return x', namespace) pickle.dumps(namespace['f']) 然而，这会导致以下错误： ---------------------------------------------------------------------------

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酸洗tensorflow张量为什么会失败？

这是一个将成功序列化为dill的片段，但是会以pickle失败。令人惊讶的是Tensor对象不是本机可腌的。这是线程感知张量的根本限制，还是仅仅是没有实现？ import dill import pickle import tensorflow as tf dill.dumps(tf.zeros((1,1))) print("Dill succeeded") pickle.dumps(

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莳萝：当加载存储的对象，得到'dispatch [key]（self）KeyError：'\ x7f'`

我一直在使用dill自从this question of mine得到包维护者的非常好的回答。然而，最近在我的使用情况下，我收到以下错误： stored_env = dill.load(f_in) File "A:\anaconda\lib\site-packages\dill\dill.py", line 250, in load obj = pik.load()

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Pathos多处理酸洗问题

我正在开发一个自动化框架，用于我们在我的团队中进行的一些测试。我们所遇到的这个错误酸洗和做一些研究之后，我遇到了一些解决方案，并回顾了伴随GitHub的页面： Python multiprocessing pickling error Multiprocessing: How to use Pool.map on a function defined in a class? Pickling is

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如何莳萝（腌菜）档案？

这个问题可能看起来有点基础，但无法找到任何我在互联网上理解的东西。如何储存我用莳萝腌制的东西？我已经走到这一步救了我的构造（熊猫据帧，其中还包含自定义类）： import dill dill_file = open("data/2017-02-10_21:43_resultstatsDF", "wb") dill_file.write(dill.dumps(resultstatsDF))

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用莳萝和pymongo替代咸菜

我终于明白了如何用莳萝代替咸菜从以下讨论：pickle-dill。例如，下面的代码为我工作 import os import dill import multiprocessing def run_dill_encoded(what): fun, args = dill.loads(what) return fun(*args) def apply_async(p