Python 如果Dill文件对于RAM来说太大，是否有其他方法可以加载它

如果一个dill文件对RAM来说太大，那么可以用另一种方法加载它。例如，当我加载大约1.2GB的序列化对象时，python3抛出内存错误

file = open('SerializedData.pkl', 'rb')
data = dill.load(file)

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这不会通过，因为RAM太小。但是，是否可以以不同的方式加载它，以便在不使RAM过载的情况下提取数据？

将其加载到何处？内存看到问题了吗……如果你有一个大物体，就像你的问题所暗示的那样，我认为你对此无能为力。虽然你可以试着增加交换的大小，祈祷你的脚本不会有太大的波动。它也可能是一个bug，像这样的dill或cPickle。前面评论的附录：如果您使用的是类Unix系统，那么可能还需要增加ulimits。相关：我是dill的作者。这取决于您试图加载的内容。如果您正在序列化数据，则可以使用压缩或简化格式。例如，如果它是

numpy.ndarray

，则可以使用

numpy

序列化。使用

dill

，您可以进行多种设置，例如

byref

和

recurse

，这些设置可以更改腌渍的大小。但是，如果您希望pickle数据，我会检查数据对象是否有首选的序列化方法。然而，对于一个已经建成的泡菜来说，我相信你已经完蛋了。