Articles of pickle

No se puede declinar la expresión de Pyparsing con el método setParseAction (). Necesario para multiprocesamiento

Mi problema original es que estoy tratando de hacer lo siguiente: def submit_decoder_process(decoder, input_line): decoder.process_line(input_line) return decoder self.pool = Pool(processes=num_of_processes) self.pool.apply_async(submit_decoder_process, [decoder, input_line]).get() El decodificador es un poco complicado de describir aquí, pero lo importante es que el decodificador es un objeto que se inicializa con la expresión PyParsing que llama a setParseAction (). Esto […]

Simple, sin complicaciones, serialización de placa de cero en Scala / Java similar a Python’s Pickle?

¿Existe un enfoque simple y sin complicaciones para la serialización en Scala / Java que sea similar al pickle de Python? Pickle es una solución simple y bastante razonable que es razonablemente eficiente en espacio y tiempo (es decir, no es abismal) pero no le importa la accesibilidad entre idiomas, el control de versiones, etc. […]

Objetos de decapado

Necesito seleccionar el objeto [wxpython frame object] y enviarlo como prefijo a esta función apply_async en el módulo de grupo de multiprocesamiento. ¿Podría alguien proporcionarme un ejemplo? ¿Cómo puedo hacerlo? Intenté lo siguiente y recibí un mensaje de error: myfile = file(r”C:\binary.dat”, “w”) pickle.dump(self, myfile) myfile.close() self.my_pool.apply_async(fun,[i,myfile]) def fun(i,self_object): window = pickle.load(self_oject) wx.CallAfter(window.LogData, msg) ¿Podría […]

¿Se puede acceder a los objetos serializados simultáneamente por diferentes procesos, y cómo se comportan si es así?

Tengo los datos que están mejor representados por un árbol. Serializar la estructura es lo más sensato, porque no quiero ordenarlo cada vez, y me permitiría realizar modificaciones persistentes en los datos. Por otro lado, se podrá acceder a este árbol desde diferentes procesos en diferentes máquinas, por lo que me preocupan los detalles de […]

Python: almacenando grandes estructuras de datos

Actualmente estoy haciendo un proyecto en Python que usa diccionarios que son relativamente grandes (alrededor de 800 MB). Intenté almacenar uno de estos diccionarios utilizando pickle, pero obtuve un MemoryError. ¿Cuál es la forma correcta de guardar este tipo de archivos en python? ¿Debo usar una base de datos?

¿Pickle no puede almacenar un objeto en la memoria caché de django locmem durante las pruebas?

Algo que me desconcierta un poco … >>> from django.core.cache import get_cache >>> >>> cache = get_cache(‘django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache’) >>> >>> # Set the ‘content’ cache key to a string >>> cache.set(‘content’, ‘a string’) >>> cache.get(‘content’) ‘a string’ >>> >>> class TestObj(object): … pass >>> >>> a = TestObj() >>> cache.set(‘content’, a) >>> >>> # cache hasn’t […]

lo que es “file_like_object”, lo que es “file”; pickle.load () y pickle.loads ()

Estoy descubriendo las diferencias entre pickle.load() y pickle.loads() . Alguien dijo qué tipo de objeto que el proceso pickle.load() es “file_like_object”, sin embargo, pickle.loads() corresponde a “file object”.

¿Cómo soluciono este error Unicode / cPickle en Python?

ids = cPickle.loads(gem.value) loads() argument 1 must be string, not unicode

problema con pickle y tkinter

Para aprender tkinter estoy haciendo un progtwig de juego Go simple. Ahora me gustaría poder guardar un juego utilizando pickle, pero cuando bash GoBoardModel mi objeto GoBoardModel obtengo: PicklingError: Can’t pickle ‘tkapp’ object: Supongo que esto se debe al hecho de que, si bien la GUI y el modelo de la tabla go están bastante […]

Python: (Pathos) Multiprocesamiento vs. métodos de clase

Estoy tratando de paralelizar un código usando métodos de clase a través de multiprocesamiento. La estructura básica es la siguiente: # from multiprocessing import Pool from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool class myclass(object): def __init__(self): #some code def mymethod(self): #more code return another_instance_of_myclass def myfunc(myinstance,args): #some code test=myinstance.mymethod() #more code return myresult #not an instance,just […]