Python 3.6加載pickle文件報錯ModuleNotFoundError: No module named '__builtin__'怎麼辦?
Python 3.6環境下加載pickle文件時,遇到ModuleNotFoundError: No module named '__builtin__'
錯誤,該如何解決?
本文針對Python 3.6.12環境下使用pickle加載.pkl
文件出現的此錯誤進行分析和解決方案提供。 假設用戶在test.py
文件中嘗試加載m30k_deen_shr.pkl
文件(項目目錄結構此處略去)。
錯誤原因在於__builtin__
模塊。這是Python 2.x中的模塊,Python 3.x中其功能已整合到builtins
模塊。因此,該錯誤表明加載的.pkl
文件很可能是用Python 2.x生成的。
pickle文件與Python版本強相關。不同Python版本對pickle格式的處理方式不同,導致Python 3.x無法正確解析Python 2.x生成的.pkl
文件。
解決方法:
檢查文件來源:確認
m30k_deen_shr.pkl
文件的生成代碼使用的Python版本。如果是Python 2.x,則需要重新使用Python 3.x生成該文件。使用正確的寫入模式:使用pickle寫入文件時,務必使用
wb
模式(open(..., 'wb')
),避免文本模式寫入導致換行符等問題,從而造成加載失敗。重新生成
.pkl
文件:使用Python 3.x代碼重新處理數據并序列化為.pkl
文件。 確保在Python 3.x環境下執行序列化操作。
完成以上步驟後,再次嘗試在Python 3.6環境中加載.pkl
文件,即可解決ModuleNotFoundError: No module named '__builtin__'
錯誤。
以上是Python 3.6加載pickle文件報錯ModuleNotFoundError: No module named '__builtin__'怎麼辦?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。

NumPyisessentialfornumericalcomputinginPythonduetoitsspeed,memoryefficiency,andcomprehensivemathematicalfunctions.1)It'sfastbecauseitperformsoperationsinC.2)NumPyarraysaremorememory-efficientthanPythonlists.3)Itoffersawiderangeofmathematicaloperation

Contiguousmemoryallocationiscrucialforarraysbecauseitallowsforefficientandfastelementaccess.1)Itenablesconstanttimeaccess,O(1),duetodirectaddresscalculation.2)Itimprovescacheefficiencybyallowingmultipleelementfetchespercacheline.3)Itsimplifiesmemorym

SlicingaPythonlistisdoneusingthesyntaxlist[start:stop:step].Here'showitworks:1)Startistheindexofthefirstelementtoinclude.2)Stopistheindexofthefirstelementtoexclude.3)Stepistheincrementbetweenelements.It'susefulforextractingportionsoflistsandcanuseneg

numpyallowsforvariousoperationsonArrays:1)basicarithmeticlikeaddition,減法,乘法和division; 2)evationAperationssuchasmatrixmultiplication; 3)element-wiseOperations wiseOperationswithOutexpliitloops; 4)

Arresinpython,尤其是Throughnumpyandpandas,weessentialFordataAnalysis,offeringSpeedAndeffied.1)NumpyArseNable efflaysenable efficefliceHandlingAtaSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetsetSetSetSetSetsopplexoperationslikemovingaverages.2)


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