读取pickle文件时出现属性错误

Question

在 spyder (python 3.6.5) 上读取 .pkl 文件时出现以下错误：

IN: with open(file, "rb") as f:
       data = pickle.load(f)  

Traceback (most recent call last):

 File "<ipython-input-5-d9796b902b88>", line 2, in <module>
   data = pickle.load(f)

AttributeError: Can't get attribute 'Signal' on <module '__main__' from 'C:\\Python36\\lib\\site-packages\\spyder\\utils\\ipython\\start_kernel.py'>

上下文：

我的程序由一个文件组成： program.py在程序中，定义了一个类Signal以及许多函数。 下面提供了该程序的简化概述：

import numpy as np
import _pickle as pickle
import os

# The unique class
class Signal:
    def __init__(self, fq, t0, tf):
        self.fq = fq
        self.t0 = t0
        self.tf = tf
        self.timeline = np.round(np.arange(t0, tf, 1/fq*1000), 3)

# The functions
def write_file(data, folder_path, file_name):
    with open(join(folder_path, file_name), "wb") as output:
        pickle.dump(data, output, -1)

def read_file(folder_path, file_name):
    with open(join(folder_path, file_name), "rb") as input:
        data= pickle.load(input)
    return data

def compute_data(# parameters):
    # do stuff

函数compute_data将返回以下形式的元组列表：

data = [((Signal_1_1, Signal_1_2, ...), val 1), ((Signal_2_1, Signal_2_2, ...), val 2)...]

当然， Signal_i_k 是一个对象Signal 。 此列表将以 .pkl 格式保存。 此外，我正在为计算compute_data函数使用不同的参数进行大量迭代。 许多迭代将使用过去的计算数据作为起点，因此将读取相应且需要的 .pkl 文件。

最后，我同时使用多台计算机，每台计算机都将计算出的数据保存在本地网络上。 因此，每台计算机都可以访问其他计算机生成的数据并将其用作起点。

回到错误：

我的主要问题是，当我通过双击文件或 Windows cmd 或 PowerShell 启动我的程序时，我从来没有出现过这个错误。 该程序永远不会因抛出此错误而崩溃并且运行时没有明显问题。

但是，我无法在 spyder 中读取 .pkl 文件。 每次我尝试时，都会抛出错误。

知道为什么我有这种奇怪的行为吗？

谢谢！

Answer 1

当你在pickle转储东西时，你应该避免在主模块中声明的类和函数。 您的问题（部分）是因为您的程序中只有一个文件。 pickle是惰性的，不会序列化类定义或函数定义。 相反，它保存了如何找到类（它所在的模块及其名称）的参考。

当 python 直接运行脚本/文件时，它将程序作为__main__模块运行（不管它的实际文件名如何）。 然而，当一个文件被加载并且不是主模块时（例如，当你执行诸如import program类的事情时），那么它的模块名称基于它的名称。 所以program.py被称为program 。

当您从命令行运行时，您正在执行前者，该模块称为__main__ 。 因此，pickle 创建对您的类的引用，例如__main__.Signal 。 当spyder尝试加载 pickle 文件时，它会被告知导入__main__并查找Signal 。 但是，spyder 的__main__模块是用于启动spyder而不是您的program.py的模块，因此 pickle 无法找到Signal 。

您可以通过运行（ -a打印每个命令的描述）来检查泡菜文件的内容。 从这里你会看到你的类被引用为__main__.Signal 。

python -m pickletools -a file.pkl

你会看到类似的东西：

    0: \x80 PROTO      3              Protocol version indicator.
    2: c    GLOBAL     '__main__ Signal' Push a global object (module.attr) on the stack.
   19: q    BINPUT     0                 Store the stack top into the memo.  The stack is not popped.
   21: )    EMPTY_TUPLE                  Push an empty tuple.
   22: \x81 NEWOBJ                       Build an object instance.
   23: q    BINPUT     1                 Store the stack top into the memo.  The stack is not popped.
   ...
   51: b    BUILD                        Finish building an object, via __setstate__ or dict update.
   52: .    STOP                         Stop the unpickling machine.
highest protocol among opcodes = 2

解决方案

有多种解决方案可供您使用：

1. 不要序列化在__main__模块中定义的类的实例。 最简单和最好的解决方案。 而是将这些类移动到另一个模块，或者编写一个main.py脚本来调用您的程序（两者都意味着在__main__模块中不再找到此类类）。
2. 编写自定义反序列化器
3. 编写自定义序列化程序

以下解决方案将使用由以下代码（在名为program.py的文件中）创建的名为out.pkl的泡菜文件：

import pickle

class MyClass:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

if __name__ == '__main__':
    o = MyClass('test')
    with open('out.pkl', 'wb') as f:
        pickle.dump(o, f)

自定义解串器解决方案

您可以编写一个客户反序列化器，当它遇到对__main__模块的引用时，它知道您真正的意思是program模块。

import pickle

class MyCustomUnpickler(pickle.Unpickler):
    def find_class(self, module, name):
        if module == "__main__":
            module = "program"
        return super().find_class(module, name)

with open('out.pkl', 'rb') as f:
    unpickler = MyCustomUnpickler(f)
    obj = unpickler.load()

print(obj)
print(obj.name)

这是加载已创建的pickle 文件的最简单方法。 该程序是将责任推给反序列化代码，而实际上序列化代码应该负责正确创建泡菜文件。

自定义序列化解决方案

与之前的解决方案相比，您可以确保序列化的 pickle 对象可以被任何人轻松反序列化，而无需知道自定义反序列化逻辑。 为此，您可以使用copyreg模块通知pickle如何反序列化各种类。 所以在这里，您要做的是告诉pickle反序列化__main__类的所有实例，就好像它们是program类的实例一样。 您需要为每个类注册一个自定义序列化程序

import program
import pickle
import copyreg

class MyClass:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

def pickle_MyClass(obj):
    assert type(obj) is MyClass
    return program.MyClass, (obj.name,)

copyreg.pickle(MyClass, pickle_MyClass)

if __name__ == '__main__':
    o = MyClass('test')
    with open('out.pkl', 'wb') as f:
        pickle.dump(o, f)

Answer 2

我认为扩展 python 泡菜的dill模块可能是一个选择。 不需要模块路径， __main__ 。

只需使用 let the pickle替换为dill 。

import dill

# The functions
def write_file(data, folder_path, file_name):
    with open(join(folder_path, file_name), "wb") as output:
        dill.dump(data, output)

def read_file(folder_path, file_name):
    with open(join(folder_path, file_name), "rb") as input:
        data= dill.load(input)
    return data