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python 序列化数据:pickle与json ,dumps与loads,解决cant pickle _thread.lock objects

python 序列化数据:pickle与json pickle 只能在python中用python文件间序列化,实现了两个python 内存数据的交互...print('pickle.dumps结果') print(pickle.dumps(li)) #把对象序列释放成str print(type(pickle.dumps(li))) #dumps反序列化...print('pickle.loads结果') dumps=pickle.dumps(li) #注意dumps与dump(文件) print(pickle.loads(dumps)) #these...default to 'ASCII' and 'strict' #dump反序列化 闭含过文件形式 print('pickle.dump与pickle.load结果') dumps=pickle.dump...更新时间:20190107 解决pickle 报错TypeError: cant pickle _thread.lock objects 查看原因后发现:模型调用了4个threads ,也就是说4个小线程导致报错

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    Objects.equals很好,使用不当就会踩“坑”T_T

    需要节省时间的粉丝继续: 使用可读性更好的常量替代魔法数字 使用Objects.equals判断两个值相等 上面的招式都是CleanCode一书讲的标准套路,可是,居然也出了bug!!!...所以之后的比较都改成了Objects.equals。之后惨案发生了 就是这个地方出问题了: 化繁为简,来换个写法,复现下这个Bug: 直接看结果: 源码见文末 为什么呢?...使用Objects.equals(Object a,Object b)方法判断两个值是否相等时,一定要保证两个入参的类型要一致。 否则即使两个值相同,但其结果仍然会返回false。...上源码【Show the code】: java.util.Objects#equals public static boolean equals(Object a, Object b) {...== ((Integer)obj).intValue(); } return false; } b是Long类型,直接return false; 结论: (Objects.equals

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