_pickle.UnpicklingError: pickle data was truncated

这个错误通常是由于 pickle 数据损坏或不完整导致的。可能的原因包括数据传输中断、文件系统错误或人为错误。要解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 检查 pickle 数据文件是否完整且没有损坏。
2. 尝试使用其他 pickle 解析器或版本来加载 pickle 数据。
3. 如果 pickle 数据是通过网络传输的，请检查网络连接是否正常。
4. 如果是在读取文件时发生错误，请检查文件系统是否正常。
5. 尝试重新生成 pickle 数据。

相关问题

_pickle.unpicklingerror: pickle data was truncated

这是一个 Python 的 pickle 模块的错误，它表示反序列化（unpickling）过程中发现了截断的数据。这意味着，在保存或传输 pickle 数据时发生了错误，导致数据缺失。解决方法是确保数据完整并重新读取。

import pickle def func(data): print(data) def worker(array): array = pickle.loads(array) pool = ThreadPoolExecutor(1) for a in array: pool.submit( func,a ) pool.shutdown(wait=True) if __name__ == '__main__': processes = [] data = [i for i in range(300)] data = pickle.dumps(data) for i in range(3): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(data[100*i:100*(i+1)],)) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() _pickle.UnpicklingError: pickle data was truncated

这个错误是由于 pickle 数据被截断导致的。在这个代码中，您将数据分成三个部分，并在三个进程中处理它们。在这个过程中，有可能会发生数据被截断的情况，导致无法正确反序列化 pickle 数据。您可以尝试增加数据的大小，或者尝试将其分成更小的块进行处理，以避免这个错误。另外，您还可以将 pickle 数据保存到文件中，然后在不同的进程中读取和处理它们，以避免 pickle 数据被截断的问题。