Python 类型错误：can'；t pickle生成器对象

我正在尝试将一些结果写入pickle文件，如下所示：

raw_X = (self.token_ques(text) for text in training_data)
with open('/root/Desktop/classifier_result.pkl', 'wb') as handle:
    pickle.dump(raw_X, handle)

错误：

    raise TypeError, "can't pickle %s objects" % base.__name__
TypeError: can't pickle generator objects

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任何帮助都会非常可观。

当您想要pickle数据时，不要使用生成器表达式。改为使用列表理解，或在生成器上调用

list（）

，以捕获所有生成的元素以进行酸洗

例如，以下操作非常有效：

raw_X = [self.token_ques(text) for text in training_data]
with open('/root/Desktop/classifier_result.pkl', 'wb') as handle:
    pickle.dump(raw_X, handle)

还有：

raw_X = (self.token_ques(text) for text in training_data)
with open('/root/Desktop/classifier_result.pkl', 'wb') as handle:
    pickle.dump(list(raw_X), handle)

这是一台发电机。正如错误所说，我们无法对生成器进行pickle处理。用这个代替

raw_X=[]
for text in data:
  raw_X.append(self.token_ques(text))
raw_X=tuple(raw_X)

然后泡菜

raw_X

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编辑

这对我有用

import pickle

raw_X=[]
data=[1,2,3,4,5,6,2,0]
for text in data:
    raw_X.append(str(text))

print pickle.dumps(raw_X)

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我用

str（）

代替你的函数，用

dumps（）

代替

dump（）

@nlper:那么

self.token\u ques（text）

返回什么呢？这也可能是生成器对象吗？是的，当我打印类型时，它给出了

，所以对每个返回值应用

list（）

raw\u X=[list（self.token\u ques（text））用于训练数据中的文本]

好的，但是当我加载回它时，我如何将它放在原始格式中定义原始格式。您仍然可以遍历未勾选的列表；它们是iterables，就像生成器生成的iterables一样。为什么要将其转换为元组？如果目标是一个元组，只需使用

元组（self.token\u ques（text）表示训练数据中的文本）

。这是一个老问题：，但是stackless python解决了它：。这是可能的，但您必须在C/C++级别使用python。有趣的是，这里给出的理由是：由

stackless

…处理，并且在大多数情况下也是由

dill

处理的。

import pickle

raw_X=[]
data=[1,2,3,4,5,6,2,0]
for text in data:
    raw_X.append(str(text))

print pickle.dumps(raw_X)