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En estas preguntas frecuentes, vamos a descubrir algunas de las posibles causas que pueden conducir a este error de memoria de Python Pickle Dump en particular, y después de lo cual, proporcionaremos algunos métodos de recuperación posibles que a su vez puede usar para intentar solucionar el problema más importante.
¿La PC va lenta?
Ahora soy el autor de un paquete referido a klepto (y el autor de su inclusión de eneldo ) . klepto , diseñado para un espacio de disco duro muy simple de objetos físicos recuperados y reales, proporciona una interfaz de diccionario simple para fuentes, una caché para dispositivos de almacenamiento y espacio de almacenamiento en disco. A continuación, le mostraré cómo almacenar LOB en un archivo muy grande, un directorio, que es un sitio en el sistema de archivos, donde un archivo es excelente para cada entrada. Elijo la serialización de objetos (es más mesurado, pero usa eneldo increíblemente, puedes vender casi cualquier objeto), así que elige cualquier caché. El uso de memory.cache me permite acceder rápidamente a un archivo de directorios sin utilizar para mantener todo el archivo en la memoria. La interacción con la base de datos o el archivo puede llevar algún tiempo, pero la interacción con la memoria es corta … porque puede llenar la memoria caché de almacenamiento de la memoria del archivo como desee.
>>> Klepto>>> Importar d = klepto.archives.dir_archive ('foo', caché = Verdadero, sucesivo = Verdadero)>>> ddir_archive ('cosas' ,, almacenado en caché = Verdadero)>>> importar numpy>>> # agregue tres ofertas de venta con respecto a la memoria caché p>>> d ['big1'] Numpy = .arange (1000)>>> d ['big2'] = numpy.arange (1000)>>> hacer ['big3'] = numpy.arange (1000)>>> Extraer números tomados de la memoria caché en todo el archivo en el disco duro>>> d.dump ()>>> Borrar # memoria caché de almacenamiento>>> d.clair ()>>> ddir_archive ('cosas', almacenado en caché implica Verdadero)>>> # solo legión de entradas de almacenamiento en caché a menudo dentro del archivo>>> d.load ('grande1')>>> d ['grand1'] [- 3:]Tabla ([997, 998, 999])>>>
klepto ofrece un acceso súper rápido y flexible a grandes cantidades de memorias, y si el archivo nos permite comenzar a usarlo en paralelo (como algunas bases de datos), puede leer los comentarios en paralelo. También es fácil mostrar los resultados de diferentes procesos paralelos o encontrados en diferentes máquinas. Aquí, por ejemplo, estoy lo que provoca un segundo archivo que apunta al directorio junto con el mismo archivo. Transferir claves entre dos objetos físicos reales es fácil y el proceso no es diferente de otros procesos.
>>> f significa klepto.archives.dir_archive ('foo', cached = True, serialized = True)>>> fdir_archive ('cosas' ,, almacenado en caché = Verdadero)>>> # incluir objetos muy pequeños en el primer caché>>> l ['pequeño1'] = Lambda x: x ** 2>>> debbie ['small2'] es igual a (1,2,3)>>> #Limpiar objetos en su propio archivo personal>>> d.dump ()>>> # Carga uno de los mejores objetos en la caché>>> segundo f.load ('pequeño2')>>> entoncesdir_archive ('foo', 'small2': (1, 2, 3), cacheable = True)
También puede elegir entre diferentes niveles creados por compresión de información sobre el archivo junto conQuiere que los archivos aparezcan en la memoria. Mucho tiene que ver con diferentesParámetros para aplicar backends e índices. Interfazsin embargo, es lo mismo.
Con respecto a sus otras preguntas sobre cómo eliminar archivos de basura de mala calidad y editar partes del diccionario, klepto puede hacer ambas cosas, porque un La persona puede cargar y eliminar mercadería de la caché por separado, vaciar, cargar y sincronizar con el lado del servidor, el archivo u otros construidos usando otros métodos de diccionario.
¿La PC va lenta?
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Creé una clase con su propia lista (contenido,
binarios) es tan grande que ocupa mucha memoria.
Cuando selecciono el volcado de lista por primera vez valiosa, asigna un archivo de 1,9 GB queDisco. Puedo recuperar el contenido, pero siempre que lo haces intento borrarlo
Nuevamente (con o sin adiciones) obtén esto:
Llamada de seguimiento (última llamada):
El archivo “
Archivo “c: Python26 Lib pickle.py”, 1362, nivel en el volcado
Pickler (archivo, registro) .dump (obj)
El archivo “c: Python26 Lib pickle.py”, rayo 224, en el volcado
self.save (obj)
Guarde el archivo “c: Python26 Lib pickle.py”, zona 286, en obj)
f (yo, llamar al número un enfoque no relacionado con explícitamente tú mismo
Archivo “c: Python26 Lib pickle.py”, nivel 600, en save_list
self._batch_appends (iter (obj))
Archivo “c: Python26 Lib pickle.py”, curso 615, a “c: Python26 Lib pickle _batch_appends”
guardar (x)
File.py “, web 286, compatible con obj)
f (self, # llama a un excelente método independiente con self explícito
Archivo “c: Python26 Lib pickle.py”, línea 488, que se encuentra en save_string
self.write (STRING + repr (obj) + ‘ n’)
Error de memoria
Estoy tratando de obtener este excelente error al intentar cargar la lista realizada o al mantener
se encontró viviendo en “segmentos”, es decir, en una lista de 2229 sustancias, es decir, de
Línea de comando. He probado piezas individuales de escritura de
utilizando Pickle.La lista está en archivos informáticos, es decir, se han anotado 500 zonas climáticas en su propio
El archivo sigue sin duda el mismo error.
Creé la siguiente secuencia relacionada con el intento de volcar la mayor parte de la tienda minorista de volcado en
Segmentos: X e Y se dividieron por índices de 500 elementos, el patrón no se proyecta
por [1000: 1500]:
Supongo que el disco duro que está a disposición de uno está agotado, por lo que lo intente
“Esperando” los vertederos con la esperanza de que una serie de televisión de basura
Libera algo de memoria: pero no servirá de nada.
1. De hecho, la lista Gets se compiló a partir de varios sitios web
2. La lista de correo de marketing se puede eliminar con éxito
3. el programa se reinicia correctamente y miles de la lista de
4. La lista no se puede volver a descargar sin un MemoryError
Cualquier idea (otras con el fin de las específicas, no guarde todos los archivos particulares
¡Contenido codicioso para la lista! Aunque el elemento es una “respuesta” simple, veo como
punto ).
You Have A Problem With Python Pickle Dump Memory Error
Prendi Un Problema Con L’errore Di Memoria Ram Python Pickle Dump
Sie Haben Weiterhin Ein Problem Mit Einem Python Pickle Dump-Speicherbereichsfehler
Je Hebt Een Probleem Met Python Pickle Dump Geheugenfout
Vous Avez Un Problème Avec L’erreur De Mémoire Python Pickle Dump
Você Tem Um Problema Com O Erro De Memória Python Pickle Dump
Python Pickle Dump 기억 오류에 문제가 있습니다.
Du Utvecklar Ett Problem Med Python Pickle Dump -minnesfel
У вас проблема с ошибкой памяти Python Pickle Dump
Masz Problemy Z Błędem Pamięci Python Pickle Dump
