dill

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필자가 작성하지 않은 일부 코드를 직렬화하려고하고 있으며 절편/필링해야하는 것을 수정할 수 없습니다. 이 스크립트는 mongodb 콜렉션 객체를 포함합니다. 실제로 나중에 사용되지는 않지만 오류가 발생하고 있습니다. 내가 dilling하려고하면, 나는 오류가 나타납니다 : Collection object is not callable. If you meant

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mpi4py : 빌트인 직렬화를 대체하십시오

MPI4PY에 내장 된 Pickle을 직렬로 대체하고 싶습니다. doc에 따르면 _p_Pickle 클래스에는 dumps 및 loads이라는 2 개의 속성이 있어야합니다. 그러나, 파이썬 내가 다음을 시도 할 때 이러한 속성이 없다고 말합니다 from mpi4py Import MPI MPI._p_Pickle.dumps -> AttributeError :

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Referrers, Referents, Parents and Children

나는 Dill 패키지로 실험하고 있는데, 구체적으로 모듈을 탐지하고 지시 대상, 리퍼러, 부모 및 어린이가 의미하는 바를 직관적으로 이해하는 데 문제가 있습니다. reference은 일부 데이터에 액세스 할 수있는 값입니다. 그리고 대상은 referred to 인 개체입니까? class MyClass: """A simple example class

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Python 클래스 인스턴스를 피클링 할 수 없습니다.

여기에 클래스 정의가 class definition입니다. 코드 아래에서 실행하면 다음과 같은 오류가 발생합니다. sm = SaliencyMaskSlic() operations = [('img_resize', img_resize), ('sal_mask', sm.transform)] args_list = [{'h_size':258}, {'cropped':

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딜 (dill)을 사용하여 pkl 파일로드

필자는 매우 복잡한 사전과 덤핑을 사용하여 딜 작업을 사용하여 직접로드합니다. 이것은 answer을 참조한 것입니다. 그러나 약간의 수정이 있습니다. 이 파일을 일부 파일에 저장하고 나중에 사용하기 위해이 파일을 읽어야합니다. 여기 내 코드의 일부입니다 : NWORDSa 내가 내가 원래 NWORDSa을 얻기 위해 그것을 다시 읽는 방법을 모르는 'abc.p

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dill 대 cPickle 속도 차이

수천 개의 개체를 직렬화하려고하는데 이러한 개체 중 일부는 람다 개체입니다. 람다에서는 cPickle이 작동하지 않으므로 dill을 사용해 보았습니다. 그러나 계산 속도가 떨어지는 것은 unpickleing (또는 undilling (?))을 할 때 10 배가 넘습니다. 출처를 살펴보면 dill은 내부적으로 pickle을 사용하여 속도 저하의 원인이 될

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dill.detect.at '0x1023d2600'에있는 개체를 참조 할 수 없습니다.

더 많은 양의 딜을 파헤칩니다. 특히에 대한 호출입니다 detect.at 방법 : 4332529152 : def _locate_object(address, module=None): """get object located at the given memory address (inverse of id(obj))""" special = [None

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장소에 파이썬 다중 프로세스 변경 클래스 인스턴스

나는 클래스 인스턴스의 목록을 가지고 있고, 병렬로 동일한 인스턴스 메소드를 호출하고, 인스턴스 메소드를 피클 할 수 있도록 패스오를 사용하고 싶다. 진정한 문제는 변경/인스턴스에 속성을 추가하면 작동하지 않습니다. 이는 하위 프로세스의 산세가 입력의 딥 카피이기 때문입니다. 누구든지이 문제를 해결하는 방법을 알고 있습니까? 인스턴스 메서드를 작성하는 방법

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dill dump_session with ipython

을 사용하여 ipython 세션을 저장하기 위해 딜 모듈을 사용하려고하는데 오류 메시지가 나타납니다. Ipython 1.0.0과 0.2-a-dev 20120503을 사용하고 있습니다. 거기에있는 사람 중에 통찰력이 있습니까? 미리 감사드립니다. 니얼 여기에 엄청난 역 추적의 : --------------------------------------------

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Dill이 활성화 된 후에 IPython Parallel에 Pickle을 다시 사용하도록하십시오.

IPython 병렬을 사용하여 분산 응용 프로그램을 개발하고 있습니다. IPython 클러스터 엔진에서 차례로 수행되는 몇 가지 작업이 있습니다. 이러한 작업 중 하나는 필연적으로 클로저를 사용합니다. 따라서 IPython에게 Pickle 대신 Dill을 사용하여 dv.use_dill()을 호출하도록해야합니다. 일시적이어야하지만. Dill이 활성화되면 Pi