Question

我在MyClass中定义了一个班级my_module。 MyClass有一个方法pickle_myself，用于挑选相关类的实例：

def pickle_myself(self, pkl_file_path):
    with open(pkl_file_path, 'w+') as f:
        pkl.dump(self, f, protocol=2)

我确保my_module位于PYTHONPATH。在解释器中，执行__import__('my_module')可以正常工作：

>>> __import__('my_module')
<module 'my_module' from 'A:\my_stuff\my_module.pyc'>

然而，当最终加载文件时，我得到：

File "A:\Anaconda\lib\pickle.py", line 1128, in find_class
  __import__(module)
ImportError: No module named my_module

我确定的一些事情：

我没有更改my_module.py（Python pickling after changing a module's directory）的位置
我尝试使用dill代替，但仍然遇到同样的错误（More on python ImportError No module named）

编辑 - 重现错误的玩具示例：

示例本身分布在一堆文件中。

首先，我们有模块ball（存储在名为ball.py的文件中）：

class Ball():
    def __init__(self, ball_radius):
        self.ball_radius = ball_radius

    def say_hello(self):
        print "Hi, I'm a ball with radius {}!".format(self.ball_radius)

然后，我们有模块test_environment：

import os
import ball
#import dill as pkl
import pickle as pkl

class Environment():
    def __init__(self, store_dir, num_balls, default_ball_radius):
        self.store_dir = store_dir
        self.balls_in_environment = [ball.Ball(default_ball_radius) for x in range(num_balls)]

    def persist(self):
        pkl_file_path = os.path.join(self.store_dir, "test_stored_env.pkl")

        with open(pkl_file_path, 'w+') as f:
            pkl.dump(self, f, protocol=2)

然后，我们有一个模块，它具有创建环境，持久化和加载环境的功能，称为make_persist_load：

import os
import test_environment
#import pickle as pkl
import dill as pkl


def make_env_and_persist():
    cwd = os.getcwd()

    my_env = test_environment.Environment(cwd, 5, 5)

    my_env.persist()

def load_env(store_path):
    stored_env = None

    with open(store_path, 'rb') as pkl_f:
        stored_env = pkl.load(pkl_f)

    return stored_env

然后我们将一个脚本放在test_serialization.py：

中

import os
import make_persist_load

MAKE_AND_PERSIST = True
LOAD = (not MAKE_AND_PERSIST)

cwd = os.getcwd()
store_path = os.path.join(cwd, "test_stored_env.pkl")

if MAKE_AND_PERSIST == True:
    make_persist_load.make_env_and_persist()

if LOAD == True:
    loaded_env = make_persist_load.load_env(store_path)

为了方便使用这个玩具示例，I have put it all up on in a Github repository that simply needs to be cloned into your directory of choice.。请参阅包含README的说明，我也在此处重现：

说明：

1）将存储库克隆到目录中。

2）将存储库目录添加到PYTHONPATH。

3）打开test_serialization.py，并将变量MAKE_AND_PERSIST设置为True。在解释器中运行脚本。

4）关闭上一个解释器实例，然后启动一个新实例。在test_serialization.py中，将MAKE_AND_PERSIST更改为False，这将以编程方式将LOAD设置为True。在解释器中运行脚本，导致ImportError: No module named test_environment。

5）默认情况下，测试设置为使用dill而不是pickle。要更改此设置，请转到test_environment.py和make_persist_load.py，根据需要更改导入。

编辑：切换到dill＆＃39; 0.2.5.dev0＆＃39;，dill.detect.trace(True)输出

C2: test_environment.Environment
# C2
D2: <dict object at 0x000000000A9BDAE8>
C2: ball.Ball
# C2
D2: <dict object at 0x000000000AA25048>
# D2
D2: <dict object at 0x000000000AA25268>
# D2
D2: <dict object at 0x000000000A9BD598>
# D2
D2: <dict object at 0x000000000A9BD9D8>
# D2
D2: <dict object at 0x000000000A9B0BF8>
# D2
# D2

编辑：在Mac / Ubuntu（即类Unix系统？）上运行时，玩具示例运行良好。它只在Windows上失败。

Answer 1

我可以从你的问题中看出你可能正在做这样的事情，一个类方法试图挑选类的实例。这样做是不明智的，如果你这样做的话......在课堂外使用pkl.dump而言更加明智（其中pkl是pickle }或dill等）。但是，仍可以使用此设计，请参阅下文：

>>> class Thing(object):
...   def pickle_myself(self, pkl_file_path):
...     with open(pkl_file_path, 'w+') as f:
...       pkl.dump(self, f, protocol=2)
... 
>>> import dill as pkl
>>> 
>>> t = Thing()
>>> t.pickle_myself('foo.pkl')

然后重新开始...

Python 2.7.10 (default, Sep  2 2015, 17:36:25) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 5.1 (clang-503.0.40)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import dill
>>> f = open('foo.pkl', 'r')
>>> t = dill.load(f)
>>> t
<__main__.Thing object at 0x1060ff410>

如果你有一个更复杂的课程，我确定你这样做，那么你可能会遇到麻烦，特别是如果该课程使用另一个位于同一目录的文件。

>>> import dill
>>> from bar import Zap
>>> print dill.source.getsource(Zap)
class Zap(object):
    x = 1
    def __init__(self, y):
        self.y = y

>>> 
>>> class Thing2(Zap):   
...   def pickle_myself(self, pkl_file_path):
...     with open(pkl_file_path, 'w+') as f:
...       dill.dump(self, f, protocol=2)
... 
>>> t = Thing2(2)
>>> t.pickle_myself('foo2.pkl')

然后重新开始...

Python 2.7.10 (default, Sep  2 2015, 17:36:25) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 5.1 (clang-503.0.40)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import dill
>>> f = open('foo2.pkl', 'r')
>>> t = dill.load(f)
>>> t
<__main__.Thing2 object at 0x10eca8090>
>>> t.y
2
>>>

嗯......射击，这也有效。您必须发布您的代码，因此我们可以看到您使用dill（和pickle）失败的模式。我知道有一个模块导入另一个没有安装＆＃34; （即在某些本地目录中）并期望序列化到＆＃34;只是工作＆＃34;并非适用于所有情况。

请参阅dill问题： https://github.com/uqfoundation/dill/issues/128 https://github.com/uqfoundation/dill/issues/129 这个问题： Why dill dumps external classes by reference, no matter what? 一些失败的例子和潜在的解决方法。

编辑关于更新的问题：

我没有看到你的问题。从命令行运行，从解释器（import test_serialization）导入，并在解释器中运行脚本（如下所示，并在步骤3-5中指出）都可以正常工作。这导致我认为您可能正在使用较早版本的dill？

>>> import os
>>> import make_persist_load
>>> 
>>> MAKE_AND_PERSIST = False #True
>>> LOAD = (not MAKE_AND_PERSIST)
>>> 
>>> cwd = os.getcwd()
>>> store_path = os.path.join(cwd, "test_stored_env.pkl")
>>> 
>>> if MAKE_AND_PERSIST == True:
...     make_persist_load.make_env_and_persist()
... 
>>> if LOAD == True:
...     loaded_env = make_persist_load.load_env(store_path)
... 
>>>

编辑基于评论中的讨论：

看起来它可能是Windows的问题，因为这似乎是错误出现的唯一操作系统。

一些工作后

编辑（参见：https://github.com/uqfoundation/dill/issues/140）：

使用这个最小的例子，我可以在Windows上重现相同的错误，而在MacOSX上它仍然有效......

# test.py
class Environment():
    def __init__(self):
        pass

和

# doit.py
import test
import dill

env = test.Environment()
path = "test.pkl"
with open(path, 'w+') as f:
    dill.dump(env, f)

with open(path, 'rb') as _f:
    _env = dill.load(_f)
    print _env

但是，如果您使用open(path, 'r') as _f，则它适用于Windows和MacOSX。所以看起来Windows上的__import__对文件类型比对非Windows系统更敏感。仍然，抛出一个ImportError是很奇怪的......但这一个小小的变化应该会使它发挥作用。

Answer 2

如果有人遇到同样的问题，我在运行Python 2.7时遇到同样的问题，问题是我在运行Linux时在Windows上创建的pickle文件，我要做的就是运行 dos2unix 必须先使用

下载

sudo yum install dos2unix

然后你需要转换pickle文件示例

dos2unix data.p

`pickle`：又是一个`ImportError：没有名为my_module的模块

2 个答案: