Ultima domanda su Pickle

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Come creare file permanenti su Heroku?

Ho un bot di Telegram con un DB Postgres ospitato su Heroku Free dyno. In una fase del mio codice, voglio salvare i file in salamoia in modo permanente in modo da potervi accedere in seguito. Memorizzarlo su un tavolo non sembra una bella idea in quanto è una classe annidata con un numero variabile di input. Il problema è che Heroku elimina questi file frequentemente o almeno a ogni riavvio o push. C'è un modo per affrontare questo problema?

pickle python heroku postgresql dyno

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Creare nuovi file su heroku mentre l'app funziona?

Ho un bot Telegram Python e l'ho distribuito su Heroku. Ma il problema è che il mio programma crea effettivamente file in salamoia durante il lavoro. Ho un database che sta salvando i dati richiesti e sottaceti per salvare alcune classi nidificate che devo usare in seguito a un certo punto. Quindi questi file pickle sono una delle parti importanti del programma. Sto usando il modulo aneto per il decapaggio. Sono stato in grado di salvare questi file localmente, ma non posso farlo quando lo sto facendo in Heroku. Condividerò i log di seguito. Non raggiunge nemmeno la parte di decapaggio, ma dà un errore nell'apertura del file stesso.

web applications pickle heroku telegram bot python 3.x

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Come usare pickle.load nell'app flask -Python3

@app.route('/', methods=['POST']) def upload_file(): if request.method=='POST': if 'files[]' not in request.files: flash('No file part') return redirect(request.url) files=request.files.getlist('files[]') for file in files: if file and allowed_file(file.filename): #print(file.filename) filename=secure_filename(file.filename) encrypted_list=pickle.load(open(file,"rb")) print(encrypted_list) @app.route('/', methods=['POST']) def upload_file(): if request.method=='POST': if 'files[]' not in request.files: flash('No file part') return redirect(request.url) files=request.files.getlist('files[]') for file in files: if file and allowed_file(file.filename): #print(file.filename) filename=secure_filename(file.filename) encrypted_list=pickle.load(open(file,"rb")) print(encrypted_list) @app.route ('/', metodi=['POST']) def upload_file (): se request.method=='POST': se 'files[]' non si trova in request.files: flash ('Nessuna parte di file') return redirect (request.url) files=request.files.getlist ('files[]') per file in file: se file e allowed_file (file.filename): #print (file.filename) filename=secure_filename (file.filename) encrypted_list=pickle.load (open (file,"rb")) print (elenco_criptato) Ho una stringa la cui codifica base64 ho memorizzato nei file .pem e l'idea èXche la persona caricherà più file .pem nell'app Flask e non voglio salvarli in disk, leggi quei file .pem usandopickle.load (open (file,"rb"))ma questo comando mi dà un errore. Come durante la crittografia, ho memorizzato quelle stringhe con codifica base64 in file .pem. Ora voglio decodificare quella stringa dai file .pem in Flask.

pem flask pickle python 3.6

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Aprire più file pickle dalla cartella del taccuino Jupyter non funziona

L'bounty scadetra 4 giorni. Le risposte a questa domanda danno diritto a un premio alla reputazione+ 50. Reut desideraattirare maggiormente l'attenzionesu questa domanda. L'bounty scadetra 4 giorniL'bounty bounty scadetra 4 giornitra 4 giorni. Le risposte a questa domanda danno diritto a+ 50+50 ricompensa alla reputazione. Reut Reut vuoleattirare più attenzionesu questa domanda. Sto usando jupyter notebook su un server (le cartelle non sono sul mio computer). Ho una cartella con 30 frame di dati decapati che hanno esattamente le stesse colonne. Sono tutti salvati nel percorso successivo:

python server jupyter notebook pickle concat

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Come decapare"personalizzare il tokenizer"e usarlo per previsioni future in Python

Ho definito di seguito la funzione di tokenizzazione personalizzata per la tokenizzazione del testo. Quindi sto usando questa funzione nei parametri TfidfVectorizer per tokenizzare il testo. Infine, ho salvato il vettorizzatore in un file pickle. La modalità funziona correttamente durante l'addestramento del modello, ma quando chiamo lo stesso file pickle per la previsione futura, viene visualizzato l'errore di seguito.

nlp tokenize tfidfvectorizer pickle vectorization

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