使用 python 3.8+（默认协议=5）时，pickle.load 在 python 3.7 中的（协议=4）对象上失败答案

【问题标题】：pickle.load fails on (protocol=4) objects from python 3.7 when using python 3.8+ (with default protocol=5)使用 python 3.8+（默认协议=5）时，pickle.load 在 python 3.7 中的（协议=4）对象上失败
【发布时间】：2021-07-16 19:55:51
【问题描述】：

Python 在 python 3.4 到 3.7 中将其 pickle 协议更改为 4，并在 python 3.8 中再次将其更改为 protocol=5。如何在 python 3.8 中打开旧的腌制文件？

我试过了：

>>> with open('data_frame_111.pkl','rb') as pfile:
...     x1 = pickle.load(pfile)
... 
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
AttributeError: Can't get attribute 'new_block' on <module 
'pandas.core.internals.blocks' from '/opt/anaconda3/lib/python3.8/site- 
packages/pandas/core/internals/blocks.py'>

和

>>> with open('data_frame_111.pkl','rb') as pfile:
...     x1 = unpkl.load(pfile, protocol=4)

但是protocol 是pickle.dump 中的一个关键字，它不是pickle.load 的一部分。实例化 pickle.Unpickler() 也不起作用。但显然应该有办法。

在 python 3.7 中，我会 import pickle5 并使用它来打开较新的泡菜，但找不到在 python 3.8 中执行相反操作的文档。

【问题讨论】：

我认为问题不在于泡菜版本，而是pandas 版本。 pickle.load 没有 protocol 参数，因为自动检测到协议
所以无法在 python3.8 中使用pickleprotocol=4 加载腌制的熊猫数据框？看来得有办法了。虽然对象是一个数据框，但我没有在这里调用 pandas。
我会尝试将我的 pandas 版本升级到最新版本，看看是否能解决这个问题。还是说3.8环境下的新pandas版本不识别旧pandas版本的结构？
似乎是由0.23到0.24版本之间的pandas引起的。 github.com/Kaggle/docker-python/issues/519。我正在尝试使用 pandas v1.2.4 加载。
pickle 通过加载模块然后根据腌制数据重建类对象来工作。该错误表明您的熊猫没有所需的功能 pandas.core.internals.blocks,new_block。如果您在两台机器上都获得了 pandas 版本，您可能会发现源的 pandas 比目标的 pandas 更新。解决方法是更新熊猫。

标签： python pickle python-3.8

【解决方案1】：

您需要升级到 pandas 的最新版本（1.3.1 对我有用）。或者，更准确地说，您执行pickle.dump(some_path) 时的pandas 版本应该与您执行pickle.load(some_path) 时的pandas 版本相同。

【讨论】：

这可能是正确的答案，但它带来了严重的设计缺陷。当您使用 pickle 存储数月或数年的数据时，如果检索数据的方法取决于当时使用的代码版本，那么它作为一种格式是不稳定的。
是的，我同意。 Pickle 文件不是长期存储的好选择。
使用 colab 时遇到此错误。修复是!pip install --upgrade pandas。
这里有关于 python 3.7 到 3.8 泡菜 4 到 5 问题以及 pandas 1.2.x 到 1.3.x 与泡菜不兼容问题的更长解释：stackoverflow.com/a/68939962/536538 --- I我仍在寻找修复。这是酸洗的重大突破性变化。

【解决方案2】：

with open('data_frame_111.pkl','rb') as pfile:
    x1 = pickle.load(pfile)

尝试更改为：

import pandas as pd
with open('data_frame_111.pkl','rb') as pfile:
    x1 = pd.read_pickle(pfile)

由于安全漏洞问题，似乎发生了一些变化。

【讨论】：

我尝试了这两种方法，但都没有奏效，因为正如另一个答案所述，使用的熊猫版本会影响它是否有效。