Speichern und Laden von Objekten und Verwenden von Gurke

Ich versuche Objekte mit pickleModul zu speichern und zu laden .
Zuerst erkläre ich meine Objekte:

>>> class Fruits:pass
...
>>> banana = Fruits()

>>> banana.color = 'yellow'
>>> banana.value = 30

Danach öffne ich eine Datei mit dem Namen 'Fruits.obj' (zuvor habe ich eine neue TXT-Datei erstellt und 'Fruits.obj' umbenannt):

>>> import pickle
>>> filehandler = open(b"Fruits.obj","wb")
>>> pickle.dump(banana,filehandler)

Danach schließe ich meine Sitzung und beginne eine neue und setze die nächste (versuche auf das Objekt zuzugreifen, das gespeichert werden soll):

file = open("Fruits.obj",'r')
object_file = pickle.load(file)

Aber ich habe diese Nachricht:

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "C:\Python31\lib\pickle.py", line 1365, in load
encoding=encoding, errors=errors).load()
ValueError: read() from the underlying stream did notreturn bytes

Ich weiß nicht, was ich tun soll, weil ich diese Nachricht nicht verstehe. Weiß jemand, wie ich mein Objekt 'Banane' laden kann? Danke dir!

EDIT: Wie einige von Ihnen vorgeschlagen haben, habe ich gesagt:

>>> import pickle
>>> file = open("Fruits.obj",'rb')

Es gab kein Problem, aber das nächste, das ich sagte, war:

>>> object_file = pickle.load(file)

Und ich habe Fehler:

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "C:\Python31\lib\pickle.py", line 1365, in load
encoding=encoding, errors=errors).load()
EOFError

Wie für Ihr zweites Problem:

 Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
 File "C:\Python31\lib\pickle.py", line
 1365, in load encoding=encoding,
 errors=errors).load() EOFError

Nachdem Sie den Inhalt der Datei gelesen haben, befindet sich der Dateizeiger am Ende der Datei. Es sind keine weiteren Daten zu lesen. Sie müssen die Datei zurückspulen, damit sie wieder von Anfang an gelesen wird:

file.seek(0)

Normalerweise möchten Sie jedoch einen Kontextmanager verwenden, um die Datei zu öffnen und Daten daraus zu lesen. Auf diese Weise wird die Datei nach Abschluss der Ausführung des Blocks automatisch geschlossen. Dies hilft Ihnen auch dabei, Ihre Dateivorgänge in sinnvolle Abschnitte zu organisieren.

Schließlich ist cPickle eine schnellere Implementierung des Pickle-Moduls in C. Also:

In [1]: import cPickle

In [2]: d = {"a": 1, "b": 2}

In [4]: with open(r"someobject.pickle", "wb") as output_file:
   ...:     cPickle.dump(d, output_file)
   ...:

# pickle_file will be closed at this point, preventing your from accessing it any further

In [5]: with open(r"someobject.pickle", "rb") as input_file:
   ...:     e = cPickle.load(input_file)
   ...:

In [7]: print e
------> print(e)
{'a': 1, 'b': 2}

Folgendes funktioniert für mich:

class Fruits: pass

banana = Fruits()

banana.color = 'yellow'
banana.value = 30

import pickle

filehandler = open("Fruits.obj","wb")
pickle.dump(banana,filehandler)
filehandler.close()

file = open("Fruits.obj",'rb')
object_file = pickle.load(file)
file.close()

print(object_file.color, object_file.value, sep=', ')
# yellow, 30

Sie vergessen, es auch als binär zu lesen.

In Ihrem Schreibteil haben Sie:

open(b"Fruits.obj","wb") # Note the wb part (Write Binary)

Im gelesenen Teil haben Sie:

file = open("Fruits.obj",'r') # Note the r part, there should be a b too

Ersetzen Sie es also durch:

file = open("Fruits.obj",'rb')

Und es wird funktionieren :)

Der zweite Fehler ist höchstwahrscheinlich darauf zurückzuführen, dass die Datei nicht ordnungsgemäß geschlossen / synchronisiert wurde.

Versuchen Sie diesen Code, um zu schreiben:

>>> import pickle
>>> filehandler = open(b"Fruits.obj","wb")
>>> pickle.dump(banana,filehandler)
>>> filehandler.close()

Und dies (unverändert) zu lesen:

>>> import pickle
>>> file = open("Fruits.obj",'rb')
>>> object_file = pickle.load(file)

Eine sauberere Version würde die withAnweisung verwenden.

Zum Schreiben:

>>> import pickle
>>> with open('Fruits.obj', 'wb') as fp:
>>>     pickle.dump(banana, fp)

Zum Lesen:

>>> import pickle
>>> with open('Fruits.obj', 'rb') as fp:
>>>     banana = pickle.load(fp)

In diesem Fall immer im Binärmodus geöffnet

file = open("Fruits.obj",'rb')

Sie haben die Datei nicht im Binärmodus geöffnet.

open("Fruits.obj",'rb')

Sollte arbeiten.

Bei Ihrem zweiten Fehler ist die Datei höchstwahrscheinlich leer, was bedeutet, dass Sie sie versehentlich geleert oder den falschen Dateinamen oder etwas anderes verwendet haben.

(Dies setzt voraus, dass Sie Ihre Sitzung wirklich geschlossen haben. Wenn nicht, liegt dies daran, dass Sie die Datei zwischen Schreiben und Lesen nicht geschlossen haben.)

Ich habe Ihren Code getestet und er funktioniert.

Es scheint, dass Sie Ihre Klasseninstanzen über Sitzungen hinweg speichern möchten, und die Verwendung pickleist eine anständige Möglichkeit, dies zu tun. Es gibt jedoch ein Paket mit dem Namen klepto, das das Speichern von Objekten in einer Wörterbuchschnittstelle abstrahiert. Sie können also Objekte auswählen und in einer Datei speichern (siehe Abbildung unten) oder Objekte auswählen und in einer Datenbank speichern oder stattdessen Verwenden Sie Pickle Use Json oder viele andere Optionen. Das Schöne daran kleptoist, dass durch die Abstraktion zu einer gemeinsamen Benutzeroberfläche die Vereinfachung vereinfacht wird, sodass Sie sich nicht an die Details auf niedriger Ebene erinnern müssen, wie Sie durch Beizen in eine Datei oder auf andere Weise speichern können.

Beachten Sie, dass es für dynamisch hinzugefügte Klassenattribute funktioniert, was Pickle nicht kann ...

dude@hilbert>$ python
Python 2.7.6 (default, Nov 12 2013, 13:26:39) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple Clang 4.1 ((tags/Apple/clang-421.11.66))] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from klepto.archives import file_archive 
>>> db = file_archive('fruits.txt')
>>> class Fruits: pass
... 
>>> banana = Fruits()
>>> banana.color = 'yellow'
>>> banana.value = 30
>>> 
>>> db['banana'] = banana 
>>> db.dump()
>>> 

Dann starten wir neu ...

dude@hilbert>$ python
Python 2.7.6 (default, Nov 12 2013, 13:26:39) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple Clang 4.1 ((tags/Apple/clang-421.11.66))] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from klepto.archives import file_archive
>>> db = file_archive('fruits.txt')
>>> db.load()
>>> 
>>> db['banana'].color
'yellow'
>>> 

Klepto funktioniert auf python2 und python3.

Den Code erhalten Sie hier: https://github.com/uqfoundation

Sie können anycache verwenden , um die Arbeit für Sie zu erledigen. Angenommen, Sie haben eine Funktion, myfuncdie die Instanz erstellt:

from anycache import anycache

class Fruits:pass

@anycache(cachedir='/path/to/your/cache')    
def myfunc()
    banana = Fruits()
    banana.color = 'yellow'
    banana.value = 30
return banana

Anycache ruft myfuncbeim ersten Mal auf und nimmt das Ergebnis in eine Datei aufcachedir indem ein eindeutiger Bezeichner (abhängig vom Funktionsnamen und den Argumenten) als Dateiname verwendet wird. Bei jedem aufeinanderfolgenden Lauf wird das eingelegte Objekt geladen.

Wenn die cachedir zwischen Python-Läufen erhalten bleibt, wird das eingelegte Objekt aus dem vorherigen Python-Lauf übernommen.

Die Funktionsargumente werden ebenfalls berücksichtigt. Eine überarbeitete Implementierung funktioniert ebenfalls:

from anycache import anycache

class Fruits:pass

@anycache(cachedir='/path/to/your/cache')    
def myfunc(color, value)
    fruit = Fruits()
    fruit.color = color
    fruit.value = value
return fruit