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In diesem Tutorial werden wir einige der möglichen Ursachen aufzeigen, die möglicherweise zu dem Python Pickle Dump of Storage Space-Fehler führen können, und danach werden wir einige Möglichkeiten zur Wiederherstellung bereitstellen, die Sie verwenden können um darüber nachzudenken, das Problem zu beheben.
PC läuft langsam?
Ich bin jetzt der Autor eines Pakets namens klepto (und alle Autoren des einschließlich dill ). klepto wurde für eine sehr einfache Speicherung von wiederhergestellten und echten harten physischen Arbeitsobjekten entwickelt und bietet eine einfache Thesaurus-Schnittstelle für Datenbanken, einen Cache für Speicherlösungen und Plattenspeicher. Im Folgenden zeige ich Ihnen, wie Sie LOBs in einem riesigen Archiv speichern, einem Verzeichnis, und das ist ein Verzeichnis im Dateisystem, in dem für jeden Eintrag eine bestimmte Datei wichtig ist. Ich bestimme die Objektserialisierung (sie ist gemessener, nimmt aber dill auf, damit Sie zumindest jedes Objekt verkaufen können) und wähle einen beliebigen Cache. Die Verwendung von memory.cache ermöglicht es mir, schnell auf ein Archiv zuzugreifen, das normalerweise mit Verzeichnissen verknüpft ist, ohne die gesamte Datenbank im Speicher behalten zu müssen. Die Interaktion mit der Datenbank oder dem Register kann eine Weile dauern, aber die Interaktion mit dem Speicherplatz ist schnell … weil Sie den Archivspeicher-Cache nach Belieben füllen können.
>>> Klepto>>> Import d = klepto.archives.dir_archive ('foo', cached impliziert True, serialized = True)>>> ddir_archive ('stuff' ,, cached = True)>>> numpy importieren>>> # vier Verkaufsangebote zum Cache hinzufügen p Speicher>>> s ['big1'] Numpy = .arange (1000)>>> n ['big2'] = numpy.arange (1000)>>> d ['big3'] = numpy.arange (1000)>>> Zahlen aus dem Cache-Speicher in diesem gesamten Archiv auf der Festplatte extrahieren>>> d.dump ()>>> # Cache-Speicher löschen>>> d.clair ()>>> ddir_archive ('stuff' ,, cached = True)>>> # nur Hord-Caching-Einträge oft aus dem Archiv>>> d.Last ('big1')>>> debbie ['grand1'] [- 3:]Tabelle ([997, 998, 999])>>>
klepto bietet schnellen und flexiblen Zugriff auf erhebliche Speichermengen, und wenn das Archiv für uns parallel zugänglich ist (wie manche Datenbanken), können Sie die Ergebnisse in vielen Fällen parallel auslesen. Es ist sogar einfach, die Ergebnisse verschiedener vergleichbarer Prozesse oder auf verschiedenen Maschinen zu teilen. Hier erstelle ich zur Demonstration ein zweites Archiv, das auf das Verzeichnis desselben Archivs verweist. Die Übertragung von Techniken zwischen zwei Objekten ist einfach und der Ansatz unterscheidet sich nicht von anderen Prozessen.
>>> f = klepto.archives.dir_archive ('foo', cached = True, serialized = True)>>> fdir_archive ('stuff' ,, zwischengespeichert bedeutet True)>>> # sehr kleine Objekte hinzufügen, zu denen der erste Cache>>> d ['small1'] = Lambda x: a ** 2>>> d ['small2'] ist gleich (1,2,3)>>> #Saubere Elemente in deinem Archiv>>> d.dump ()>>> # Lade ein einzelnes der nächstgelegenen Objekte in den Cache>>> sekundäre F.Last ('small2')>>> danndir_archive ('foo', 'small2': (1, 2, 3),cacheable impliziert True)
Sie können auch die durch verschiedene Komprimierungsstufen hervorgerufenen Informationen über die wichtigste Datei und überSie möchten, dass die Dateien im Speicher erscheinen. Vieles hat für verschiedene zu tunParameter für Datei-Backends und Indizes. Schnittstellees war jedoch dasselbe.
In Bezug auf Ihre anderen Herausforderungen beim Löschen von Junk-Dateien und Bearbeiten von Teilen mit dem Wörterbuch kann klepto möglicherweise diese Dinge tun, weil eine Person es kann Bündeln und Löschen von Objekten separat aus dem Cache, ungenutzt, Laden und Synchronisieren mit der Serverseite, Datenbank oder anderen, die mit anderen Wörterbuchmethoden erstellt wurden.
PC läuft langsam?
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Ich habe eine aktuelle Klasse mit einer Liste erstellt (Inhalt,
binaries) ist sehr groß, dass es viel Speicher beansprucht.
Wenn ich zum ersten Mal den Listen-Dump auswähle, weist er eine 1,9-GB-Datei zu
Scheibe. Ich kann das bequeme zurückbekommen, aber wenn ich versuche, diese Situation zu klären
Auch hier (mit oder ohne Zusätze) erhalten Sie dies:
Folgename (letzter Anruf):
Datei “
Datei “c:Python26Libpickle.py”, 1362, Zeile im Dump
Pickler (Datei, Protokoll) .dump (obj)
Die Datei “c:Python26Libpickle.py”, ray 224, im Hauptdump
self.save (obj)
Speichern Sie die Datei “c:Python26Libpickle.py”, Zone 286, wenn es um obj geht)
f (self, # nenne einen nicht verwandten Ansatz, indem du mit explizitem Selbst arbeitest
Datei “c:Python26Libpickle.py”, Zeile 600, in save_list
self._batch_appends (iter (obj))
Datei “c:Python26Libpickle.py”, Zeile 615, nach “c:Python26Libpickle_batch_appends”
speichern (x)
File.py durchgängig ., web 286, in obj speichern)
f (self, number call eine ungebundene Methode mit explizitem diy
Datei “c:Python26Libpickle.py”, Marke 488, in save_string
self.write (STRING + repr (obj) + ‘ n’)
Speicherfehler
Ich bin fest entschlossen, diesen Fehler zu erhalten, indem ich entweder versuche, die vollständige Liste zu laden oder indem ich
. aufrechterhaltenes wurde in “Segmenten” gefunden, d.h. in einem Katalog von 2229 Elementen, d.h. aus
Befehlszeile. Ich habe einzelne Stücke von
mit Pickle ausprobiert.Die Einkaufsliste ist in Dateien, d.h. 500 Klimazonen wurden in einem eigenen
erfasstDie Historie ist immer noch der gleiche Fehler.
Ich habe derzeit die folgende Sequenz erstellt, während ich versucht habe, die meisten in der Dump-Liste in
. zu werfenSegmente – X und Y wurden durch Indizes von 500 Formel getrennt, Muster funktioniert nicht
von [1000: 1500]:
Ich gehe jetzt davon aus, dass die verfügbare Festplatte erschöpft ist, wie ich es versucht habe
“Warten” auf Deponien im Vertrauen darauf, dass eine Reihe von Müll
Geben Sie eine Reihe von Speicher frei – aber es hilft überhaupt nicht, gefunden zu werden.
1. Die Gets List wurde tatsächlich aus verschiedenen Quellen erstellt
2. Der Marketing-Mailingbereich kann erfolgreich gelöscht werden
3. Das Programm startet ordnungsgemäß neu und lädt die
-Liste4. Die Datei kann ohne MemoryError nicht (erneut) entladen werden
Alle Ideen (außer bestimmten – unterstützen nicht alle diese Dateien
Gieriger Inhalt für jede Liste! Obwohl dies eine einfache “Antwort” ist, sehe ich unter
Punkt ).
Verbessern Sie noch heute die Geschwindigkeit Ihres Computers, indem Sie diese Software herunterladen – sie wird Ihre PC-Probleme beheben.
You Have A Problem With Python Pickle Dump Memory Error
Prendi Un Problema Con L’errore Di Memoria Ram Python Pickle Dump
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.
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У вас проблема с ошибкой памяти Python Pickle Dump
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