通过使一个函数重新加载另一个函数来为多处理函数进行Pickle
是一种在云计算领域中常用的技术，它可以实现将一个函数序列化为二进制数据，并在不同的计算节点上进行传输和执行。这种技术可以提高多处理函数的效率和可扩展性。
具体而言，Pickle是Python中的一个模块，用于将Python对象序列化为二进制数据，或将二进制数据反序列化为Python对象。在云计算中，通过Pickle技术，可以将一个函数序列化为二进制数据，并在不同的计算节点上进行传输和执行。这样可以实现将函数的计算任务分发到多个计算节点上并行执行，从而提高计算效率。
使用Pickle为多处理函数进行序列化和反序列化有以下优势：
- 提高计算效率：通过将函数序列化为二进制数据，并在多个计算节点上并行执行，可以充分利用计算资源，提高计算效率。
- 实现任务分发和负载均衡：通过将函数序列化后的数据传输到不同的计算节点上执行，可以实现任务的分发和负载均衡，使得计算节点之间的负载更加均衡。
- 简化代码开发：使用Pickle可以将函数作为数据进行传输和执行，简化了代码的开发和维护过程。
Pickle技术在云计算中有广泛的应用场景，例如：
- 分布式计算：通过将函数序列化后的数据传输到不同的计算节点上执行，可以实现分布式计算，例如大规模数据处理、机器学习模型训练等。
- 批处理任务：对于需要处理大量数据的批处理任务，可以使用Pickle将函数序列化后的数据传输到多个计算节点上并行执行，提高任务处理速度。
- 实时数据处理：对于实时数据处理任务，可以使用Pickle将函数序列化后的数据传输到多个计算节点上并行处理，实现实时性能要求。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中包括：
- 云函数（Serverless）：腾讯云云函数是一种无服务器计算服务，可以将函数作为服务进行部署和执行，非常适合使用Pickle技术进行函数序列化和传输。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/scf
- 弹性MapReduce（EMR）：腾讯云弹性MapReduce是一种大数据处理服务，可以实现大规模数据的分布式计算和处理，可以与Pickle技术结合使用。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/emr
- 人工智能平台（AI Lab）：腾讯云人工智能平台提供了丰富的人工智能服务和工具，可以与Pickle技术结合使用，实现分布式机器学习等任务。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
请注意，以上只是腾讯云提供的一些相关产品，其他厂商也提供类似的云计算产品和服务，可以根据具体需求选择合适的产品。
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2回答
我在电脑上有两个腌过的文件，我想把它加载到我的脚本中。我写的这段代码可以在python中运行吗？
import sys
import pickle
filename1 = sys.argv(1)
filename2 = sys.argv(2)
def read_file(filename1,filename2):
with open(filename1, 'rb') as file1:
file1=pickle.load()
with open(filename1, 'rb&
浏览 0提问于2020-10-30得票数 0
有没有一种方法可以使变量保存在内存中(如全局变量)，而不必在每次使用sp_execute_external_script执行脚本时使用pickle.loads加载 我有一个使用预处理矩阵处理数据的Python脚本。我使用脚本A将矩阵保存在表中一次。 --Script A
DECLARE @matrix VARBINARY(MAX)
EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
, @script = N'
...
matrix = pickle.dumps(processed_matrix)
&#
浏览 31提问于2021-03-22得票数 3
回答已采纳
最近，我对函子感到兴奋，并在各地使用它们。然后出现了这样的情况:我需要我的函子执行两种不同的操作，并且我考虑向函子中添加另一种方法(而不是重载()运算符)。这是否是不好的做法，我不确定(也许你可以告诉我)，但它让我思考为什么我使用函子在第一，而不仅仅是对象。所以我的问题是：
重载()运算符是否有什么特别之处，还是它在语法上比使用普通命名方法更有吸引力？
更新：
首先，我知道为什么函子可能比函数指针更可取，就像在其他问题中解释的那样。我想知道为什么它们比具有命名方法的对象更可取。
其次，关于我想使用另一种可能命名的函子方法的例子:基本上我有两个函数，一个计算一个图分区的模块化- compute_
浏览 4提问于2011-04-05得票数 7
1回答
我试图用另一个类对象的列表保存对象。
def loadBot(self, name):
BotFile = open('../Bots/' + name, 'rb+')
self.CurrentBot = pickle.load(BotFile)
BotFile.close() # Closes file
def saveBot(self, bot):
BotFile = open('../Bots/' + bot.Name, 'wb+')
浏览 0提问于2018-10-17得票数 1
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2回答
有没有一种方法可以使用pickle保存和加载整个名称空间，使我能够执行以下操作：
import pickle
import numpy as np
a = 1
# other arbitrary code
pickle.dump(namespace,open('my_namespace.p','wb')
允许打开一个新的python提示符，并执行以下代码：
import pickle
namespace.update(pickle.load(open('my_namespace.p','rb'))
print(np.array(a
浏览 0提问于2018-08-22得票数 3
我使用pickle转储matplotlib图，如所示。下面是代码片段-
import pickle
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1,2,3],[10,-10,30])
pickle.dump(fig, open('fig.pickle', 'wb'))
下面是加载腌制图形的代码片段-
import pickle
figx = pickle.load(open('fig.pickle', 'rb'))
figx.show()
上面
浏览 0提问于2018-03-27得票数 5
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3回答
我无法加载使用sklearn.externals.joblib.dump或pickle.dump保存的自定义转换器的实例，因为当前python会话中缺少自定义转换器的原始定义。
假设在一个python会话中，我定义、创建并保存了一个自定义转换器，它也可以在同一个会话中加载：
from sklearn.base import TransformerMixin
from sklearn.base import BaseEstimator
from sklearn.externals import joblib
class CustomTransformer(BaseEstimator, Tran
浏览 0提问于2017-09-06得票数 15
我正在使用NLTK NaiveBayesClassifier进行情绪分析。整个过程非常慢。我甚至尝试过保存我的教练数据，这样我就不必每次都重新训练了，我注意到速度/时间没有区别。
要保存：
import cPickle
f = open('my_classifier.pickle', 'wb')
pickle.dump(classifier, f)
f.close()
要在以后加载：
import cPickle
f = open('my_classifier.pickle')
classifier = pickle.load(f)
f.clos
浏览 1提问于2014-09-01得票数 1
2回答
我有一个脚本来做一些事情，将结果保存到类变量中，然后对这个变量进行腌制。我还有另一个函数，它加载这个泡菜文件并读取它。
如果我打开这个脚本，运行第一个函数(泡菜到文件)，然后用解酸洗函数运行，然后它运行良好，我可以读取所有的数据。
如果我打开这个脚本，运行第一个函数(泡菜到文件)，关闭应用程序，再次打开它，并加载前面被腌制的同一个文件--类只包含默认值。
代码示例：
class test_class:
table = ["a","b","c"]
def f1():
test_variable = test_class()
浏览 1提问于2015-03-24得票数 0
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1回答
运行：
import pickle
class Foo(str):
def __new__(cls, s, bar):
self = super(Foo, cls).__new__(cls, s)
self.bar = bar
return self
with open('foo.pkl', 'wb') as w:
x = pickle.dump(Foo('', 1), w, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
with open('foo.pkl'
浏览 0提问于2013-01-10得票数 4
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1回答
是否有任何方法可以反向解锁多个对象，以便从最后一个被腌制的对象中加载被腌制的对象？
例如：
import pickle
a = 'string1'
b = 'string2'
with open('test', 'wb') as f:
pickle(a, f)
pickle(b, f)
在每一次去腌制和打印后，我想看一看：“string2 2”，“string2 1”。
浏览 1提问于2016-03-22得票数 2
1回答
我在sklearn中构建了一个模型，并将其保存为pickle表单。然而，为了获得最好的结果，我不得不删除特性，创建另一个特性，使用one-hot编码，e.t.c。
现在，我得到了一个初始形式的新数据点，我需要进行预测。有什么简单的方法可以转换数据点，这样我构建的模型就可以做出预测了吗？
浏览 4提问于2018-03-04得票数 0
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4回答
我想存储一个类和许多实例供以后使用，或者提供给其他人。
到目前为止，我可以对实例进行筛选和恢复，但是在加载类之前，我必须手工重新创建类。
我看过文档，这些文档让我相信我应该能够做到这一点，但我似乎无法确切地找到如何做到这一点。
编辑:我读过这个，讨论了dill的使用(也请参阅答案)，但我没有安装dill。如果有泡菜的话，我想要一种泡菜溶液。
import numpy as np
import pickle
class wow(object):
def __init__(self, x):
self.x = x
w5 = wow(np.arange(5))
w3 =
浏览 15提问于2015-12-14得票数 2
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2回答
根西姆:泡菜吗？
、、、
我有一个与天才有关的问题。我想知道在保存或加载一个模型(或多个模型)时是否建议或有必要使用泡菜，就像我在GitHub上发现的脚本那样。
mymodel = Doc2Vec(documents, size=100, window=8, min_count=5, workers=4)
mymodel.delete_temporary_training_data(keep_doctags_vectors=True, keep_inference=True)
请参阅
变式1:
import pickle
# Save
mymodel.save("mymodel.pkl")
浏览 1提问于2018-06-02得票数 10
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我的问题是在pickle.dump中保存了一个自定义类，因为这些文件被保存了，自定义类已经被更改，现在当我使用pickle.load时，我得到了这个错误。保存的文件有问题吗？
错误：
File "/cprprod/extern/lib/python2.7/pickle.py", line 1378, in load
return Unpickler(file).load()
File "/cprprod/extern/lib/python2.7/pickle.py", line 858, in load
dispatch[key](self)
file "
浏览 3提问于2013-01-09得票数 3
我正在寻找一个缓存意识的数据结构，不需要哈希。这是为了避免HashDoS，而不需要使用密码PRF，例如SipHash，因为它速度慢(~1周期/字节)--我认为可以做得更好。
到目前为止，我已经找到了帽子尝试、基尝试和Judy数组。
帽子-尝试仍然需要散列，所以问题再次出现。
由于CPU缓存利用率不高，基数尝试仍然比哈希表慢。
Judy数组速度快，但非常复杂(C中的20k SLOC )，我知道的唯一实现只接受字符串、字节数组和机器单词作为键。此外，它们的性能特性是不可移植的:在具有64字节高速缓存行的系统上性能优异的库在32字节高速缓存行的系统上性能可能要差得多。
这些都解决不了这个问题。简单性
浏览 0提问于2016-04-28得票数 3
7回答
我有一个python程序，我需要加载和反序列化一个1 1GB的pickle文件。这需要一个很好的20秒，我希望有一个机制，其中的内容是随时可以使用的泡菜。我看过，但是所有使用它的例子似乎都涉及到numpy，而我的项目并没有使用numpy。使用shared_memory或其他方式实现这一点的最简单、最干净的方法是什么？
这就是我现在加载数据的方式(每次运行)：
def load_pickle(pickle_name):
return pickle.load(open(DATA_ROOT + pickle_name, 'rb'))
我希望能够在运行之间编辑模拟代码，而不必重
浏览 0提问于2021-06-08得票数 25
我正在将一个C++03项目重构为C++11。
我有一个类，其中定义了一个函子，用于排序：
class Widget
{
public:
class SortByRules
{
public:
bool operator()(const Widget &lhs, const Widget &rhs) const;
}
}
这个函子在我整个项目的各个地方都使用过。一个示例用法：
std::vector<Widget> widgets;
// ...
std::sort(widgets.begin(), widgets.end(), Widg
浏览 0提问于2019-09-24得票数 1
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1回答
我怎样才能修改下面的类，使它们成为可监控的？
这个问题：类似，但是在使用getattr时引用了错误的异常。
另一个问题似乎为提供了有意义的洞察力，但是它没有提供一个示例，而且我真的无法理解我应该实现什么。
import pickle
class Foo(object):
def __init__(self, dct):
for key in dct:
setattr(self, key, dct[key])
class Bar(object):
def __init__(self, dct):
for key in d
浏览 1提问于2018-03-20得票数 6
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我使用DataFrame将OS上的一个pickle导出到pickle。
将其加载到OS上(使用)返回与预期相同的DataFrame，但使用相同的函数将其加载到Linux (Debian)上会返回不同的内容。
从几个帖子中可以看出，当使用二进制模式(参见：)时，似乎可以保证是跨平台的，但是和不接受任何参数，而且我无法从他们的文档中判断默认情况下它是否是二进制的。
我怎么知道他们是不是？
如何确保我的pickle文件在不同的平台上是相同的？
备注：
这是使用.pickle创建的文件的一部分。
945d 948c 055f 6461 7461 948c 1570 616e
6461 732e 636
浏览 0提问于2016-09-04得票数 1
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导入模型并在单个输入上运行预测的代码
Tfidf_vect = TfidfVectorizer(max_features=5000) # Same classifier as I used in the model
Train_X_IP = Tfidf_vect.transform(["change in the meaning"]).toarray() #Passing the input
loaded_model = pickle.load(open("finalized_model.sav", 'rb')) #loading the mo
浏览 2提问于2020-02-19得票数 0
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如果我有一个定义类的脚本：
script = """
class myClass:
def __init__(self):
self.name = 'apple'
self.color = 'green'
"""
然后在它自己的命名空间dict中执行这个脚本：
NS = {}
exec script in NS
然后创建类的一个实例并对其进行pickle：
a = NS['myClass']()
import pickle
save = pickle.
浏览 0提问于2013-01-09得票数 13
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作为一名数据科学家/机器学习开发人员，我大部分时间(总是？)一个load_data函数。执行此函数通常需要超过5分钟，因为执行的操作非常昂贵。当我将load_data的最终结果存储在泡菜文件中并再次读取该文件时，时间通常会缩短到几秒钟。
因此，我经常使用的解决方案是：
def load_data(serialize_pickle_path, original_filepath):
invalid_hash = True
if os.path.exists(serialize_pickle_path):
content = mpu.io.read(seriali
浏览 2提问于2018-06-19得票数 0
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2回答
检查是否可以加载镜像
、、、
我有一个页面，上面有很多图片。我的图像是从外部服务器加载的。通常这个服务器加载太慢了，所以我的页面会一直加载，直到外部服务器重新开始运行。当外部服务器关闭时，我想放一个从我的加载的空白图像。
有什么方法可以做到这一点吗？
if ($("img").load=false) {
$("img").src="cantload.png";
}
非常感谢你，提前！
浏览 2提问于2013-09-22得票数 0
我有一些变量，包括字典、列表列表和numpy数组。我使用以下代码保存所有这些代码，其中obj=var1、var2、.、varn。变量的大小足够小，可以加载到内存中。
我的问题是，当我在matlab中保存相应的变量时，输出文件在磁盘上占用的空间比在python中占用的空间要少得多。类似地，在python中从磁盘加载变量需要花费比matlab更长的时间。
with open(filename, 'wb') as output:
pickle.dump(obj, output, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
谢谢
浏览 2提问于2014-09-07得票数 0
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我想加载4.23 of大小的pickle文件。我使用以下代码加载数据：
import _pickle as cPickle
def read_pickle(file):
try:
with open(file, "rb") as input_file:
data = cPickle.load(input_file)
return data
except Exception as e:
print("Error in reading data from pickle file&
浏览 0提问于2021-02-09得票数 1
我打算在当前阶段保存我的所有类变量，并在以后加载它们，以便复制相同的工作。我试图pickle类的所有对象实例，但我猜因为我在目标对象中创建了另一个子对象，所以它不能pickle。我的另一个解决方案是pickle对象"self“，以重新加载所有类范围的变量以供以后使用。通过泡菜是可行的吗?或者你有什么建议？
例如，我有
class A:
...
class B:
...
def __init__():
self.A_ins = A
self.var1 = ...
self.var2 = ...
b = B()
f = open(file_name,'w
浏览 5提问于2014-12-14得票数 0
1回答
我目前正在研究一个简单的机器人，并希望使用Pickle来存储机器人的主要对象。但是，尝试与最初声明的组件交互似乎不起作用。用于存储和读取该项的代码如下所示。应当指出，这里的这一目标是按工作顺序排列的：
import pickle, os
from sys import argv
from zumicreator import ZumiCreator
from zumi.zumi import Zumi
functions = {"move_inches": "z.move_inches(fParam)"}
def getZumi():
file =
浏览 3提问于2022-04-17得票数 1
2回答
在使用Python primefac模块时-
我注意到这段代码可以工作：
import sys
import primefac
n = 600851475143
factors = list(primefac.primefac(n))
但这不是：
import sys
import primefac
n = 190876888949098927835036919602137766327819625888438428399538936061391572828253761288772382298874867979331806249796374199971280208642992733152439
浏览 3提问于2019-01-18得票数 11
我不能理解它。非常简单和明显的功能:你有一个用任何编程语言编写的代码，你可以运行它。在这段代码中，您可以生成变量，然后使用一个命令将它们(值、名称，即所有内容)保存到一个文件中。当它被保存后，你也可以用简单的命令在你的代码中打开这样的文件。它在matlab (保存工作区，加载工作区)中工作得很好-在python中有一些奇怪的"pickle“协议，它总是产生错误，而我想做的就是保存变量，然后在另一个会话中再次加载它(？)f.e.你不能用变量来保存类(在Matlab中没有问题)，你不能在cPickle中加载数组(但是You可以保存它们(？))为什么不让它更简单一些呢？有没有一种方法可以保存
浏览 0提问于2010-06-10得票数 3
我想将Dataframe与其他一些数据一起保存为泡菜。我可以用一个dict包装器来做它或者专门的课程。使用模块DataFrame转储/加载函数保存/加载这些pickle是安全的，还是应该始终使用熊猫to_pickle/read_pickle方法保存Dataframe？当我保存/加载没有熊猫代码的时候，我会失去什么？
例如，我想做什么(使用dict包装所有数据)：
import pandas as pd
import pickle
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'), index=['x',
浏览 7提问于2022-11-15得票数 0
1回答
怎样才是一种自然的转变呢？
、、、、
我将使用出色的库，它是完全功能的。
我正在通过，我已经意识到：
transform是一种数据类型，它知道如何连接到数据库，分发连接并清理它们；有了这些知识，它可以转换ConnectionIO ~> IO，这为我们提供了一个可以运行的程序。
ConnectionIO ~> IO是范畴理论中的一种自然变换，但从来没有完全理解过什么是自然转换。
然而，我知道这是从一个类别到另一个类别的转变。例如：
F[A] ~> G[A]
是从类别F到G的自然转换，而不需要更改内容。
并不是每件事都可以自然地改变，问题是，“库多比”的作者如何知道，他可以从ConnectionIO ~>
浏览 3提问于2020-05-22得票数 5
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1回答
我正试着对Haskell(函子，Monad)更加熟悉。所以我试着理解下面的例子中发生了什么
sequence:: [f a] -> f [a]
let list = [(+2), (*6)]
let y = sequence list
(+2)中的"f“和y的”值“是什么？
浏览 0提问于2018-09-12得票数 0
3回答
我正在编写一个数据分析程序，它包含了许多步骤和大量数据集。有时我想在路上保存泡菜，有时不想。我会把这些叫做“检查站”。
如果泡菜文件是可读的，并且全局变量PICKLE是True，我可以跳过一些分析步骤。一种布局代码的愚蠢但冗长的方式如下所示：
if PICKLE:
try:
with open('pickle1.pkl', 'rb') as f:
data1 = pickle.load(f)
except:
# do things to generate data1
temp
浏览 4提问于2014-02-11得票数 2
回答已采纳
我有一个python脚本，它使用sklearn joblib加载持久模型并执行预测。当我以我的用户名运行脚本时，脚本运行得很好，当其他用户尝试运行相同的脚本时，他们得到错误消息"ImportError: No module named numpy_pickle“
我还将脚本复制到另一个用户的主目录，并从那里运行它，仍然出现相同的错误，我也从python shell运行它，但没有任何变化。下面是我在Python shell中运行的代码：
from sklearn.externals import joblib
joblib.load("model_filename.pkl"
浏览 2提问于2015-03-02得票数 2
2回答
我有一种新的：
newtype Foo = Foo ([Int])
我只想简单地在上面应用Int -> Int函数，就像可以使用fmap一样。
我认为它足以派生或实现Functor实例，但它需要* -> *类型。
是否有一些内置的方式使我的类型部分fmap**-able?**
浏览 3提问于2021-01-20得票数 1
回答已采纳
我一直在到处寻找有关pickle的信息，我以为我已经弄明白了，但我在让它正常工作方面遇到了一些问题。
所以我使用python 3.3.1。我有一个有许多房间(大约200个)的pygame，每个房间都是一个父类的子实例，许多都有自己的变量来跟踪他们房间里发生的各种事情。当玩家从一个房间走到另一个房间时，我当然希望玩家在保存游戏时保存对每个房间所做的更改。我有一个双重的问题。
下面是我所做的：
import pickle
with gzip.GzipFile("Saved Games/"+file_name, 'wb') as output:
pickle.d
浏览 4提问于2015-07-02得票数 0
我一直在阅读梅耶斯的有效STL。
我遇到了一些提到函数适配器对象的部分，比如not1、bind1st、bind2nd。显然有一系列这样的函数适配器对象，但是我以前从未遇到过这些对象。另一个例子是mem_fun和mem_fun_ref。
其中许多继承自unary_function和binary_function。下面提供了一些链接。
这些对象在C++ 11中被折旧，这可能解释了为什么我以前没有遇到它们。
为什么他们被反对，什么取代他们？我的直觉告诉我，lambda可以替换这样的函数对象，在阅读这本书时，我确实想到，STL容器上的一些排序操作可以用lambda而不是函数对象来描述。
func
浏览 14提问于2021-12-29得票数 2
1回答
我正在尝试使用Jep进行python和java集成。我使用Jep从java程序中将来自泡菜文件(rf.pkl)的随机森林模型加载为rf.pkl对象。我希望只加载一次，因此我希望通过从java发送"rfmodel“参数来调用python函数，从而执行python脚本prediction.py中定义的python函数(使用rf模型进行预测)。但是从java发送给python的参数在python中被读取为字符串。如何将python中的参数数据类型保留为sklearn.ensemble.forest.RandomForestClassifier？
Jep jep = new Jep();
je
浏览 0提问于2018-10-16得票数 2
回答已采纳
我创建了一个朴素的贝叶斯分类器，并使用pickle来存储它。
现在，每次我执行我的脚本时，pickle被加载几乎需要10-14秒。
有没有什么方法可以让我的pickle对象加载到ram中，并可以从另一个脚本访问它？
def load_classifier(self):
f=open("segment_to_topic.pickle","rb")
classifier=pickle.load(f)
f.close()
return classifier
浏览 0提问于2017-11-01得票数 0
5回答
我正在学习如何使用泡菜。我已经创建了一个namedtuple对象，将其附加到一个列表中，并尝试对该列表进行pickle。但是，我得到以下错误：
pickle.PicklingError: Can't pickle <class '__main__.P'>: it's not found as __main__.P
我发现如果我运行代码而不把它包装在一个函数中，它就能完美地工作。当包装在一个函数中时，是否需要额外的步骤来访问一个对象？
下面是我的代码：
from collections import namedtuple
import pickle
浏览 0提问于2013-05-05得票数 67
回答已采纳
我正在创建Viola-Jones算法的自定义实现。当我训练分类器并评估其准确性时，它准确地分类了1000个样本中的462个。然而，当我从一个pickle文件加载相同的模型，并在相同的数据集上测试其准确性时，它的准确性突然变成了999分。 我尝试改变算法的超参数，但训练后的准确率始终是462/1000，这是数据集中的负例数。我相信这意味着clf.classify(x)总是返回0，但是我不明白当我从一个pickle文件加载模型时，为什么不应该再返回0。 training = training[0:1000] #An array of tuples, first element in each t
浏览 11提问于2019-01-17得票数 1
这是我之前问题的后续：
最终，我希望能够对我的枚举进行腌制。
让我们再次从myenum.py开始：
# myenum.py
import enum
class MyEnum(enum.Enum):
ONE = 1
TWO = 2
我再次将此文件导入到我的脚本中。我为MyEnum的一个实例创建了一个变量a，对其进行pickles并将其加载到变量b中。它工作得很好，并且两个变量相等。
现在，我重新加载我的文件。我尝试对a进行pickle，但出现了以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "f:/python_test/
浏览 3提问于2021-03-03得票数 0
2回答
这里有类似的问题，但它们都附在一种特定的编程语言上，我正在寻找一个概念层面的答案。
据我所知，函子本质上是不可变的容器，它公开了map() API，后者派生了另一个函子。哪个加法使得可以将特定的函子称为单数？
据我所知，每个函子都是函子，但不是每个函子都是单函子。
浏览 3提问于2017-07-22得票数 28
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这是一个关于术语的问题，在scala无形状库中，我发现了以下评论：
/**
* Base trait for natural transformations.
*
* @author Miles Sabin
*/
trait ~>[F[_], G[_]] extends Poly1 {
这将F[_] ~> G[_]定义为一种自然转换。但我不确定它是否在滥用术语，在维基百科上：
它被定义为函子之间保持结构的态射。例如，对于函数的底层函子Int => String：
v: Int => v.toString
自然转换可以将其转换为另一个函子
浏览 0提问于2021-02-13得票数 0
2回答
在Python上，我做了一个保存和加载整数的模块，它可以大致按照我想要的方式保存(我正在使用Pickle)，但当我加载它时，我收到了元组形式的整数(因为我将其设置为要保存的元组)我想将元组的组成部分分配给我的程序中的整数，但它不会帮助我！下面是我的代码：
def save(ob1,ob2,ob3,ob4,ob5):
import pickle
tmp = ob1,ob2,ob3,ob4,ob5
output = open('save.sav','w')
pickle.dump(tmp,output)
output.clos
浏览 0提问于2011-09-20得票数 0
2回答
我得到了一个文件，其中包含一个数据结构，其中包含一个Windows用户的测试结果。他使用pickle.dump命令创建了这个文件。在Ubuntu上，我尝试使用以下程序加载此测试结果：
import pickle
import my_module
f = open('results', 'r')
print pickle.load(f)
f.close()
但我在pickle模块中得到一个错误，没有名为"my_module“的模块。
这个问题可能是由于文件中的损坏造成的，或者可能是因为从Widows迁移到Linux？
浏览 2提问于2011-05-08得票数 4
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我正在从事一个机器学习项目，该项目涉及处理一个非常的大型数据集。数据集可以被认为是一个对象列表，每个对象包含100 MB的数据。同时将所有对象加载到内存中会减慢处理速度。我目前的工作是分别加载每个对象并对其进行处理，并将处理结果保存到磁盘中。对于对象所经历的每一层处理，都会重复此过程。
我想知道python是否有一个缓存解决方案，基本上它将数据缓存到磁盘，并只在需要处理数据时才加载它们？
浏览 3提问于2015-02-27得票数 1
全。
我正在开发一个应用程序，在该应用程序中，我需要根据应用程序路由路径加载/更改数据。
要知道当url被更改时，我在$route中添加了一个$route函数，并且我想在同一个组件中调用一个函数来加载数据，所有这些都可以工作，唯一的工作是watch函数中的this范围，而不是引用到VueComponent实例，而是返回另一个对象。
这里是我的简化代码，以获得一个想法
component.vue
<template>
<div id="lists">
{{pageTitle}}
</div>
</template>
浏览 1提问于2017-08-30得票数 1
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我有一个包含40,000个dataset=(40.000,2048)示例的数据集。在一个过程之后，l想要有效地存储和加载数据集。数据集采用numpy格式
我使用了pickle来存储这个dataset，但是它需要时间来存储，加载它需要更多的时间。我甚至得到了内存错误。
我尝试将dataset拆分成几个示例，如下所示：
with open('dataset_10000.sav', 'wb') as handle:
pickle.dump(train_frames[:10000], handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCO
浏览 15提问于2018-02-24得票数 0
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