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이 튜토리얼에서는 Python Pickle Dump 메모리 오류로 안내할 수 있는 몇 가지 가능한 원인을 찾을 것이며, 추가로 사용할 수 있는 몇 가지 가능한 복구 방법을 제공할 것입니다. 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.
PC가 느리게 실행되나요?
저는 이제 klepto (및 dill 를 포함하는 기사)라는 확실한 패키지의 작성자입니다. .실제로 복구된 실제 물리적 상품의 간단한 저장을 위해 설계된 klepto 는 디스크 저장 외에도 데이터베이스용 간단한 사전 독, 저장 장치용 캐시를 제공합니다. 아래에서는 파일 시스템의 디렉토리로 간주되는 거대한 아카이브에 LOB를 저장하는 방법을 보여 드리겠습니다. 이 디렉토리는 각 항목에 대해 하나의 문서가 중요합니다. 주제 직렬화(좀 더 측정되었지만 딜 기능이 있어 거의 모든 기존 개체를 판매할 수 있음)를 선택하고 캐시를 선택합니다. memory.cache를 사용하면 전체 아카이브를 메모리에 보관하지 않고도 폴더 아카이브에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 데이터베이스 또는 파일과 상호 작용하는 데 시간이 걸릴 수 있지만 메모리와 상호 작용하는 것은 빠를 수 있습니다. 원하는 대로 구성 메모리 캐시를 채울 수 있기 때문입니다.
>>> 클렙토>>> 가져오기 d = klepto.archives.dir_archive('foo', 캐시됨은 True, 직렬화됨 = True)>>> 디dir_archive('stuff' , 캐시됨은 True를 의미함)>>> numpy 가져오기>>> # 캐시 p 메모리에 세 가지 구매 제안을 추가합니다.>>> 방어 ['big1'] Numpy = .arange (1000)>>> d ['big2']는 numpy.arange(1000)를 의미합니다.>>> d ['big3'] = numpy.arange (1000)>>> 하드 디스크의 와이드 아카이브에 있는 캐시 메모리에서 숫자 추출>>> d.dump()>>> 캐시 메모리 # 지우기>>> 디클레어()>>> 디dir_archive('물건' ,, 캐시됨 = True)>>> # 아카이브에서 종종 기사를 캐싱하는 유일한 군단>>> d.load('big1')>>> d ['grand1'] [- 3:]표 ([997, 998, 999])>>>
klepto 는 많은 양의 메모리에 빠르고 유연하게 액세스할 수 있으며 아카이브에서 일부 데이터베이스와 같은 병렬 액세스를 허용하는 경우 결과를 병렬로 읽을 수 있습니다. 다른 병렬 건물이나 다른 기계의 결과를 공유하는 것도 간단합니다. 예를 들어 여기에서 동일한 아카이브의 해당 디렉토리를 가리키는 두 번째 아카이브를 생성하고 있습니다. 두 개체 사이의 어느 곳에서나 키를 전송하는 것은 쉽고 프로세스는 다른 프로세스와 다르지 않을 것입니다.
>>> v = klepto.archives.dir_archive('foo', 캐시된 = True, 연속적인 = True)>>> fdir_archive('물건' ,, 캐시됨 = True)>>> # 캐시에 아주 작은 객체를 추가합니다.>>> d ['small1'] = 람다 x: c ** 2>>> d ['small2'] 같음 (1,2,3)>>> #아카이브에서 개체 정리>>> d.dump()>>> # 가장 가까운 객체와 관련된 것을 캐시에 로드>>> 미래 f.load('small2')>>> 그럼dir_archive('foo', 'small2': (1, 2, 3), 캐시 가능은 True를 의미)
또한 전체 및 약에 대한 정보의 특정 압축 수준에서 선택할 수 있습니다.파일이 메모리별로 표시되기를 원합니다. 많은 것은 다른 것과 관련이 있습니다.파일 백엔드 및 인덱스에 대한 매개변수. 상호 작용그러나 모두 동일합니다.
정크 파일 삭제 및 사전의 일부 편집에 관한 다른 질문에 대해 klepto 는 이 두 가지 모두를 수행할 수 있습니다. 캐시에서 개별적으로 객체를 로드 및 삭제할 수 있고, 비어 있고, 채우고 서버 측과 동기화할 수 있으며, 아카이브 또는 다른 사전 방법을 사용하여 생성된 경우도 있습니다.
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목록(콘텐츠,
바이너리)는 너무 권위적이어서 기억하는 능력이 많이 필요합니다.
사람이 처음으로 목록 덤프를 선택하면
에 1.9GB의 음악 파일이 할당됩니다.디스크. 콘텐츠를 다시 가져올 수 있지만 어떤
다시 (추가 여부에 관계없이) 다음을 얻으십시오.
후속 전화 통화(마지막 통화):
파일 “
주위에 있습니다.파일 “c: Python26 Lib pickle.py”, 1362, 덤프
줄Pickler(파일, 로그) .dump(obj)
파일 “c: Python26 Lib pickle.py “, ray 224, 손실
self.save (obj)
파일 “c: Python26 Lib pickle.py”, 영역 286, obj) 저장
f (self, # 표현된 self와 관련 없는 접근 방식 호출
파일 “c: Python26 Lib pickle.py”, 줄 600, save_list
self._batch_appends(iter(obj))
파일 “c: Python26 Lib pickle.py”, 분류 615, “c: Python26 Lib pickle _batch_appends”
저장(x)
File.py “, 사이트 286, obj에 저장)
f (self, # 명시적 self가 있는 언바운드 메소드 더빙
파일 “c: Python26 Lib pickle.py”, 시퀀스 488, save_string
self.write (STRING + repr (obj) + ‘ n’)
메모리 오류
노력 중입니다. 전체 목록을 발송하거나
“세그먼트”, 즉 2229개의 요소를 포함하는 목록, 즉
명령줄. 저는 Pickle을 사용하여
의 개별 조각을 찾고 있습니다.목록은 파일로 간주됩니다. 즉, 500개의 기후대가 자체
파일은 일반적으로 여전히 동일한 오류입니다.
대부분의 덤프 목록을
세그먼트 – X와 Y가 500개 요소의 인덱스로 구분되어 계획이 작동하지 않습니다.
[1000:1500] 기준:
사용 가능한 하드 드라이브가 소진된 것으로 가정하여 시도했습니다.
계속되는 쓰레기가 되길 바라는 마음으로 매립지 ‘기다림’
하드 드라이브를 비우십시오 – 하지만 거의 도움이 되지 않습니다.
1. Gets List는 실제로 다양한 소스에서 컴파일되었습니다.
2. 마케팅 메일링 리스트가 성공적으로 삭제될 수 있습니다.
3. 프로그램이 미묘하게 다시 시작되고
목록을 로드합니다.4. MemoryError 없이 목록을 (재)언로드할 수 없습니다.
모든 영감(특정 내용 제외 – 이러한 파일을 거의 모두 저장하지 마십시오.
기능에 대한 욕심 많은 콘텐츠! 이것은 간단한 “답변”이지만
점 ).
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
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
년
