pickle

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Pickleライブラリを使用してMLモデルをダンプしようとしていますが、Djangoアプリで使用するたびにエラーが発生します"TypeError：Unicodeではなくcharでなければなりません「は私が投棄した後、私の漬け物を印刷し、それは私がこれが問題の原因かもしれないと思った <Class "NoneType" > を示してみましたので、問題が何であるか全く分かりませんでした。私はこの

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pickleと可変長を使ってソケットにデータを渡す

これは私が現在使っているコードです。しかし、私は、pickleを使用してシリアル化されたデータを送信できるようにしたいと思います。私は運がないのに数時間それを手直ししています。おそらく、ここにいる誰かがより良いネットワーキング体験を持っているとすれば、すばやい洞察が評価されるので、すべてを書き直す必要はなく、すでに混乱していると思います。 import select def send(sdef

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pythonでピクルファイルを開いて読み込めません3.6.1

ピクルファイルを開いてロードしようとしていますが、2通りあります。しかし、たびに私はエラーが発生している。お願いします。最初の方法： enron_data = pickle.load(open("D:/New/ud120-projects/final_project/final_project_dataset.pkl", "r")) Error: Traceback (most recen

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ピックルのローディングエラー

ピクルファイルをロードできません。バイトのようなオブジェクトが必要な、ない 'str' は：私は、Python 3.5 import pickle data=pickle.load(open("D:\\ud120-projects\\final_project\\final_project_dataset.pkl", "r")) はTypeErrorを使用しています。。も試してみました

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Python 3はどのように拡張タイプ、特にNumpy配列をpickleするのか知っていますか？

numpyのアレイ、ある拡張型（別名拡張でC APIを使用して定義された）、numpyののarray interfaceに記載されているように、Buffer Structure（例えばdata属性、Pythonインタプリタの範囲外の追加フィールドを宣言する。にPickle protocol部（__reduce__は依然としてのPython 3に存在する場合でも、それをシリアライズすることができ、

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XGBRegressor.predict（）はpickle.load（）の後にエラーを返します

私はsklearnインターフェイスを使用してXGBRegressorモデルを訓練しました。次のように関連するコードは次のとおりです。 def xgb_regressor_wrapper(X_train, y_train): xgb_regressor = XGBRegressor(objective='reg:linear', n_estimators=1000, learning_ra

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pygame.Surfaceオブジェクトを含む辞書をpicklingする

私はImagesという辞書を持っており、pygame.Surfaceというオブジェクトを格納しています。コードを実行するたびにこの辞書全体を構築するのではなく、ファイルから読み込むだけです。これは私が辞書をpickle化およびunpickle化するために使用しようとしていますコードです： class Survivor: def __init__(self): self.bo

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エラー：バイトのようなオブジェクトが必要な、ない「STR」（はcPickle、パイソン）

私は次のエラーを持っている... 呼ばれるのコードは、これは次のとおりです。 from hog import HOG import dataset import argparse import _pickle as cPickle import mahotas import cv2 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-

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削除せずにpickleファイルに追加

pickleモジュールでバイナリモードを使用してファイルに書き込もうとしました。これは一例です： import pickle file = open("file.txt","wb") dict = {"a":"b","c":"d"} pickle.dump(dict, file) file.close() しかし、このメソッドは以前に書かれた他のdict