Você Tem Um Problema Com O Erro De Memória Python Pickle Dump

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Neste tutorial, continuaremos a descobrir algumas das causas práticas que podem levar ao erro de memória Python Pickle Dump e, depois disso, podemos fornecer alguns métodos de recuperação possíveis que você pode muito bem usar para tentar resolver o problema.

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    python pickle dump memory error

    No momento, sou o autor de um pacote chamado klepto (e o autor do junto com dill )Projetado para o armazenamento muito simples de objetos físicos curados e reais, o klepto garante uma interface de dicionário simples para bancos de dados, um cache de armazenamento para dispositivos de armazenamento e armazenamento em disco. Abaixo, mostrarei o armazenamento de LOBs em uma grande organização, um diretório, que é um diretório em algum sistema de arquivos, onde um arquivo é importante para a entrada. Eu escolho a serialização de objetos (é muito medida, mas usa dill para que os clientes possam vender quase qualquer objeto) e escolho qualquer tipo de cache. Usar o memory.cache me permite conectar rapidamente um arquivo de diretórios sem ter que carregar todo o arquivo na memória. Interagir com um banco de dados ou arquivo pode demorar um pouco, no entanto, interagir com a memória é rápido … porque você mesmo pode preencher o cache de memória do arquivo como desejar.

      >>> Klepto>>> Importar d implica klepto.archives.dir_archive ('foo', cached = True, serialized = True)>>> ddir_archive ('stuff' ,, cached = True)>>> importação numpy>>> # adicionar três ofertas de venda ao cache de armazenamento p memória>>> d ['big1'] Numpy é igual a .arange (1000)>>> d ['big2'] = numpy.arange (1000)>>> debbie ['big3'] = numpy.arange (1000)>>> Extraia números da memória cache de armazenamento em todo o arquivo no disco quase impossível>>> d.dump ()>>> Limpe # memória cache>>> d.clair ()>>> ddir_archive ('stuff' ,, cached = True)>>> numerar apenas entradas de cache de legião, muitas vezes do arquivo>>> d.load ('big1')>>> d ['grand1'] [- 3:]Tabela ([997, 998, 999])>>> 

    klepto oferece acesso rápido e conveniente a grandes quantidades de memória, e sempre que o arquivo permite acesso paralelo (como bancos de dados específicos), você pode ler os resultados simultaneamente. Também é fácil compartilhar os resultados finais de diferentes processos paralelos ou em diferentes brinquedos. Aqui, por exemplo, estou criando um próximo arquivo apontando para o diretório do mesmo arquivo. Transferir chaves entre dois objetos não é exigente e o processo não é diferente de muitos processos.

      >>> f = klepto.archives.dir_archive ('foo', cached = True, serialized = True)>>> fdir_archive ('stuff' ,, cached = True)>>> # adiciona objetos muito pequenos a médios ao primeiro cache>>> d ['small1'] é igual a Lambda x: x ** 2>>> d ['small2'] é igual a (1,2,3)>>> #Clean objetos em seu arquivo>>> d.dump ()>>> número Carrega um dos objetos mais próximos com base no cache>>> segundo f.load ('small2')>>> entãodir_archive ('foo', 'small2': (1, 2, 3), cacheable = True) 

    Você também pode escolher entre diferentes níveis de compressão de informações sobre o arquivo e sobreVocê deseja que seus arquivos apareçam na memória. Muito tem a ver com diferentesParâmetros para back-ends e rastreamentos de arquivos. Interfaceno entanto, é o mesmo.

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    Com relação às suas outras perguntas sobre exclusão de arquivos inúteis e, além disso, editar partes do dicionário, klepto provavelmente fará as duas coisas, porque uma grande pessoa pode carregar e excluir objetos para o cache separadamente, esvaziar, carregar e sincronizar com todo o lado do servidor, arquivo ou outros criados usando outros métodos de dicionário.

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    Criei uma aula com um catálogo (conteúdo,
    binários) é tão grande que ocupa muita memória.

    Quando eu seleciono o despejo de lista geral pela primeira vez, ele designa um arquivo de 1,9 GB para
    Disco. Frequentemente recebo o conteúdo de volta, mas quando tento limpá-lo
    Mais uma vez (com ou excluindo acréscimos):

    Chamada de acompanhamento (última chamada):
    O arquivo ““, variedade 1, está em
    Arquivo “c: Python26 Lib pickle.py”, 1362, linha por despejo
    Pickler (arquivo, log) .dump (obj)
    A aplicação “c: Python26 Lib pickle.py”, feixe 224, no despejo
    self.save (obj)
    Salve as informações “c: Python26 Lib pickle.py”, região 286, em obj)
    f (self, # call por abordagem não relacionada com self explícito
    Arquivo “c: Python26 Lib pickle.py”, linha 600, apenas em save_list
    self._batch_appends (iter (obj))
    Arquivo “c: Python26 Lib pickle.py”, linha 615, em direção a “c: Python26 Lib pickle _batch_appends”
    salvar (x)
    File.py “, web 286, salvar em obj)
    f (self, # chama um método não associado com a ajuda de self explícito
    Arquivo “c: Python26 Lib pickle.py”, linha 488, em save_string
    self.write (STRING + repr (obj) + ‘ n’)
    Erro de memória

    Estou tentando obter este erro ao tentar carregar a lista completa, talvez mantendo
    foi encontrado em “segmentos”, ou seja, em uma lista de 2229 elementos, ou seja, da
    Linha de comando. Eu tentei peças individuais entre
    usando Pickle.A lista está em arquivo, ou seja, 500 zonas climáticas foram registradas em suas especificidades
    O arquivo ainda é o erro duplicado.

    Eu criei a seguinte sequência enquanto tentava despejar a maior parte da lista de despejo em seu
    Segmentos – X e Y foram separados por spiders de 500 elementos, o padrão não funciona
    por [1000: 1500]:

    Presumo que a entrega definitiva disponível se esgotou, então tentei
    “Esperando” por lixões na esperança de que uma série de lixo
    Libere um pouco de memória – mas lembre-se de que isso não ajudará em nada.

    1. A lista Gets foi realmente compilada a partir de várias fontes
    2. A lista de mala direta de marketing pode ser retirada com sucesso
    3. o programa é reiniciado normalmente e carrega a própria lista de
    4. A lista não pode ser (re) descarregada sem a necessidade de um MemoryError

    Quaisquer ideias (exceto para crianças específicas – não salve todos esses programas
    Conteúdo ganancioso para a lista! Embora esta seja uma espécie de “resposta” simples, vejo em
    ponto ).

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    Sie Haben Weiterhin Ein Problem Mit Einem Python Pickle Dump-Speicherbereichsfehler
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