products = pd.read_pickle(self.products_path)

这行代码使用了 pandas 库中的 read_pickle() 方法，它可以读取一个经过 pickle 序列化的文件，并将其转化为 pandas 数据结构。在这里，self.products_path 是一个指向 pickle 文件的路径，该文件包含了产品数据。读取后的数据被保存在变量 products 中。

相关问题

pd.read_pickle

pd.read_pickle是pandas库中的一个函数，用于读取pickle文件中的数据。\[1\]Pickle是Python中的一种序列化格式，可以将Python对象转化为二进制数据进行存储和传输。使用pd.read_pickle函数可以将pickle文件中的数据读取为DataFrame对象。例如，可以使用以下代码读取名为'foo.pkl'的pickle文件中的数据：

import pandas as pd

df = pd.read_pickle('foo.pkl')

这将返回一个DataFrame对象，其中包含pickle文件中的数据。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas读取文件数据、存储详解笔记](https://blog.csdn.net/wangwangstone/article/details/117472755)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pandas库pd.read_pickle操作读取pickle数据与.to_pickle()永久储存数据](https://blog.csdn.net/DeepOscar/article/details/83415760)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【python】pandas库pd.read_pickle操作读取pickle数据与.to_pickle()永久储存数据](https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/79097416)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

def curtail_pcap(self): self.label_6.setText('程序正在执行，请稍等') integrate = [self.label_5,self.label_6,self.label_7] #替换显示的图片 self.label_5.hide() self.label_7.show() self.tableWidget.clearContents() num_cores = int(mp.cpu_count()) pool = mp.Pool(num_cores) moder = cut_pcap.pcap_cut() # 继承截取pcap的类,传入 clip_num = int(self.lineEdit_2.text()) #截取数据包的数量 # moder.read_pcap2('benign.csv',pool) self.data = moder.read_pcap2('save.pkl', pool,clip_num) # 获得pcap提取的流量包的数据 # csv_path = 'benign.csv' # pickle_path = 'save.pkl' # title.read_csv(csv_path,self.tableWidget) #将csv读取到PYQT5 title.read_pickle(self.data, self.tableWidget) # 将pickle读取到PYQT5 QMessageBox.information(self, 'pcap截取', '截取成功！') # data_save=datasave.savedata("./"+csv_path,filename="test_data") data_save=datasave.savedata(self.data,filename="test_data") data_save.save_excel() self.label_6.setText('程序未运行') self.label_5.show() self.label_7.hide()

这段代码是用Python编写的，其中定义了一个名为“curtail_pcap”的函数。函数中，通过Qt库中的方法设置了三个窗口组件的文本显示内容。其中self.label_6显示“程序正在执行，请稍等”，其他两个组件显示的内容没有在代码中给出。