`pickle`：又一个 `ImportError: No module named my_module`

Question

我在my_module 中定义了一个类MyClass。 MyClass 有一个方法 pickle_myself 腌制相关类的实例：

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

我已确定my_module 在PYTHONPATH 中。在解释器中，执行__import__('my_module') 工作正常：

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

但是，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

我已经确定的一些事情：

• 我没有更改my_module.py的位置（Python pickling after changing a module's directory）

• 我已尝试改用dill，但仍然出现相同的错误 (More on python ImportError No module named)

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EDIT -- 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（存储在一个名为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

然后我们有一个脚本将它们放在一起，在test_serialization.py：

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)

为了便于使用这个玩具示例，I have put it all up on in a Github repository that simply needs to be cloned into your directory of choice.。请参阅包含说明的README，我也在此处复制：

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，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，并启动一个新实例。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。为了改变这个，进入test_environment.py和make_persist_load.py，根据需要改变导入。

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编辑：切换到 dill '0.2.5.dev0' 后，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，使用一个试图腌制类实例的类方法。这样做是不明智的，如果你这样做……在类外部使用pkl.dump 会更明智（其中pkl 是pickle 或dill 等）。但是，它可以仍然适用于这种设计，见下文：

>>> 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>

如果你有一个更复杂的类，我相信你会这样做，那么你很可能会遇到麻烦，特别是如果该类使用位于同一目录中的另一个文件。

>>> 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')

然后重启……

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，这样我们才能看到您使用的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 这个问题： Why dill dumps external classes by reference, no matter what? 有关失败和潜在解决方法的一些示例。

编辑关于更新的问题：

我没有看到您的问题。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，并在您的步骤 3-5 中指出）所有工作。这让我觉得你可能使用的是旧版本的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)
... 
>>> 

编辑基于 cmets 中的讨论：

看起来这可能是 Windows 的问题，因为这似乎是唯一出现错误的操作系统。

EDIT在一些工作之后（参见：https://github.com/uqfoundation/dill/issues/140）：

使用这个最小的例子，我可以在 Windows 上重现同样的错误，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，它可以在 Windows 和 MacOSX 上运行。所以看起来 Windows 上的 __import__ 对文件类型比在非 Windows 系统上更敏感。尽管如此，抛出ImportError 还是很奇怪……但是这个小改动应该可以让它发挥作用。

Answer 2

如果有人遇到同样的问题，我在运行 Python 2.7 时遇到了同样的问题，问题是我在运行 Linux 时在 Windows 上创建的 pickle 文件，我必须运行 dos2unix必须先下载使用

sudo yum install dos2unix

然后你需要转换pickle文件示例

dos2unix data.p