`pickle`：另一个`ImportError：没有名为my_module的模块。

Question

我在my_module定义了一个MyClass类。 MyClass有一个方法pickle_myself ，它可以对相关类的实例进行腌制：

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在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'>

但是，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

我已经确定的一些事项：

• 我尚未更改my_module.py的位置（ 更改模块目录后的Python酸洗 ）

• 我尝试使用dill代替，但仍然会遇到相同的错误（ 有关python ImportError的更多信息，未命名模块 ）

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编辑-重现该错误的玩具示例：

该示例本身遍布一堆文件。

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，我们有了模块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，我们有了一个名为make_persist_load的模块，该模块具有创建环境，持久化环境和加载环境的功能：

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

然后在test_serialization.py有一个脚本将它们放在一起：

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)

为了使这个玩具示例易于使用， 我将其放在一个Github存储库中，只需将其克隆到您选择的目录中即可。 。 请参阅README ，其中包含说明，我也在此处复制说明：

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）关闭前一个解释器实例，然后启动一个新的实例。 在test_serialization.py ，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，测试设置为使用莳萝而不是泡菜。 为了更改此设置，请进入test_environment.py和make_persist_load.py ，以根据需要更改导入。

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编辑：切换到莳萝'0.2.5.dev0'后，莳萝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：玩具示例在Mac / Ubuntu（即类Unix系统？）上运行时效果很好。 它仅在Windows上失败。

Answer 1

从您的问题中我可以看出，您可能正在使用试图腌制该类实例的类方法来执行此类操作。 这样做是不明智的，如果您正在这样做的话……在类外部使用pkl.dump代替（在pkl是pickle或dill等的情况下）更加理智。 然而，它仍然可以使用这样的设计工作，见下图：

>>> 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')

然后重新启动...

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>

如果您确定有一个更加复杂的类（我敢肯定会这样做），那么您很可能会遇到麻烦，尤其是如果该类使用位于同一目录中的另一个文件时。

>>> 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')

然后重新启动…

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
>>> 

好吧...拍摄，也可以。 您必须发布代码，这样我们才能看到您使用该dill （和pickle ）失败的模式。 我知道让一个模块导入另一个未“安装”的模块（即在某个本地目录中），并且期望序列化“正常工作”并不适用于所有情况。

请参阅dill问题： https : //github.com/uqfoundation/dill/issues/128 https://github.com/uqfoundation/dill/issues/129和以下SO问题： 为什么莳萝通过引用转储外部类，无论如何？ 有关失败和潜在解决方法的一些示例。

编辑有关更新的问题：

我看不到您的问题。 从命令行运行，从解释器import test_serialization （ import test_serialization ），然后在解释器中运行脚本（如下所示，并在步骤3-5中指出），所有工作都可以进行。 那使我认为您可能正在使用旧版本的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)
... 
>>> 

根据评论中的讨论进行编辑 ：

看来这可能是Windows的问题，因为这似乎是出现错误的唯一操作系统。

经过一些工作后进行编辑 （请参阅： https : //github.com/uqfoundation/dill/issues/140 ）：

使用这个最小的示例，我可以在Windows上重现相同的错误，而在MacOSX上它仍然可以工作……

# 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，如果将open(path, 'r') as _f ，则它可以在Windows和MacOSX上使用。 因此，与非Windows系统相比，Windows上的__import__对文件类型更敏感。 尽管如此，抛出ImportError还是很奇怪的……但是这一小小的改动应该可以使它工作。

Answer 2

如果有人遇到相同的问题，我在运行Python 2.7时也会遇到同样的问题，而问题是在我运行Linux时在Windows上创建的pickle文件，我要做的是运行dos2unix ，必须先使用dos2unix下载

sudo yum install dos2unix

然后您需要转换pickle文件示例

dos2unix data.p