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In questo tutorial, verranno mostrate alcune delle possibili cause che possono portare all’errore di conoscenza di Python Pickle Dump e, successivamente, forniremo alcuni metodi di ripristino disponibili che è possibile utilizzare per avere per risolvere il problema.
PC lento?
Ora sono l’autore all’interno di un pacchetto chiamato klepto (e un nuovo autore dell’incluso dill ) .Progettato quando si considera l’archiviazione molto semplice di oggetti tangibili recuperati e reali, klepto fornisce una semplice interfaccia di glossario per database, una cache per soluzioni di archiviazione e archiviazione su disco. Di seguito ti mostrerò i LOB di archiviazione in un enorme archivio, una directory, che in particolare è una directory sul filesystem, dove un file è importante per ogni voce. Prendo una decisione sulla serializzazione dell’oggetto (è più misurata, ma può fare aneto in modo da poter vendere davvero qualsiasi oggetto) e scelgo qualsiasi cache. L’utilizzo di memory.cache mi consente di accedere rapidamente a un archivio per quanto riguarda le directory senza dover mantenere l’intero archivio in memoria. L’interazione con il database o il file di dati può richiedere un po’ di tempo, ma l’interazione con il dispositivo di archiviazione è veloce… perché è possibile riempire parte della cache di memoria dell’archivio come si desidera.
>>> Klepto>>> Import d = klepto.archives.dir_archive ('foo', cache equivale a True, serialized = True)>>> ddir_archive ('cose' ,, memorizzato nella cache = True)>>> importa numpy>>> # aggiunge varie offerte di vendita alla memoria cache p>>> c ['big1'] Numpy = .arange (1000)>>> t ['big2'] = numpy.arange (1000)>>> d ['big3'] = numpy.arange (1000)>>> Estrai i numeri dalla memoria cache nel nostro intero archivio sul disco rigido>>> d.dump ()>>> Cancella # memoria cache>>> d.clair ()>>> ddir_archive ('cose' ,, memorizzato nella cache = True)>>> # solo le voci memorizzate nella cache dell'ord spesso dall'archivio>>> d.load ('big1')>>> m ['grande1'] [- 3:]Tabella ([997, 998, 999])>>>
klepto offre un accesso veloce e flessibile a grandi quantità di memoria, e se l’archivio ci offre un accesso parallelo (come alcuni database), puoi potenzialmente leggere i risultati in parallelo. Spesso è facile condividere i risultati di diversi processi correlati o su macchine diverse. Qui, ad esempio, sto creando un secondo tempo di puntamento dell’archivio per la directory dello stesso archivio. Il trasferimento di punti tra due oggetti è facile e il corso dell’azione non è diverso da altri processi.
>>> f = klepto.archives.dir_archive ('foo', memorizzato nella cache = True, serializzato = True)>>> fdir_archive ('stuff' ,, cached implica True)>>> # aggiunge oggetti molto piccoli alla primissima cache>>> d ['piccolo1'] = Lambda x: c ** 2>>> d ['piccolo2'] è uguale a (1,2,3)>>> #Pulisci gli elementi nel tuo archivio>>> d.dump ()>>> # Carica un particolare degli oggetti più vicini nella cache>>> f.load successivo ('small2')>>> alloradir_archive ('foo', 'small2': (1, 2, 3), cacheable equivale a True)
Puoi anche scegliere direttamente tra diversi livelli di compressione delle informazioni su un file e suVuoi che i file sembrino in memoria. Molto ha a che fare durante l’utilizzo di diversiParametri per i backend e gli indici dei file. Interfacciatuttavia, di solito è lo stesso.
Per quanto riguarda la tua altra devinette sull’eliminazione di file spazzatura e la modifica di parti con il dizionario, klepto può fare praticamente tutte queste cose, perché un persona può pesare ed eliminare oggetti dalla cache separatamente, inutili, caricare e sincronizzare con il lato server, salvare o altri creati utilizzando altri metodi del dizionario.
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Ho creato una classe con un elenco (contenuto,
binaries) è quindi , grande che occupa molto simile alla memoria.
Quando seleziono il dump dell’elenco la prima volta, assegna un file da 1,9 GB a
Disco. Posso riavere il piacere, ma quando cerco di chiarire la situazione
Di nuovo (con o senza aggiunte) ottieni questo:
Conversazione di follow-up (ultima chiamata):
Il file “
File “c: Python26 Lib pickle.py”, 1362, riga nel dump
Pickler (file, log) .dump (obj)
Il file “c: Python26 Lib pickle.py “, ray 224, nel loro dump
self.save (obj)
Salva il file “c: Python26 Lib pickle.py”, zona 286, tutto attraverso obj)
f (self, # chiama un approccio non correlato lavorando con self esplicito
File “c: Python26 Lib pickle.py”, riga 600, in save_list
self._batch_appends (iter (obj))
File “c: Python26 Lib pickle.py”, riga 615, in “c: Python26 Lib pickle _batch_appends”
salva (x)
File.py centimetro, web 286, salva in obj)
f (self, number chiama un metodo non associato con esplicito fai da te
File “c: Python26 Lib pickle.py”, wire 488, in save_string
self.write (STRING + repr (obj) + ‘ n’)
Errore di memoria
Sto cercando di ottenere questo errore provando a caricare l’elenco completo o impedendo
è stato trovato in “segmenti”, cioè in una selezione di 2229 elementi, cioè da
Riga di comando. Ho provato singoli pezzi di
utilizzando Pickle.Il file è in file, ovvero 500 luoghi climatici sono stati registrati nella propria
L’invio è sempre lo stesso errore.
Ho creato la seguente sequenza durante il tentativo di scaricare la maggior parte dall’elenco di dump in
Segmenti – X combinato con Y sono stati separati da indici di 500 risorse, il modello non funziona
di [1000: 1500]:
Presumo che il disco rigido disponibile sia esaurito, ma ci ho provato
“Aspettando” le discariche nella fiducia che una serie di rifiuti
Libera molta memoria, ma non ti aiuterà a usarla tutta.
1. L’elenco Gets è stato effettivamente raccolto da varie fonti
2. Il database di mailing marketing può essere cancellato con successo
3. il programma si riavvia con grazia e carica l’elenco
4. Il layout non può essere (ri)scaricato senza un MemoryError
Qualsiasi idea (diversa da quelle specifiche – non tutti questi file
Contenuti avidi per tipicamente l’elenco! Anche se questa è una semplice “risposta” che vedo sotto
punto ).
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You Have A Problem With Python Pickle Dump Memory Error
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
Tiene Un Peligro Con El Error De Memoria De Python Pickle Dump
