使用wb模式打开文件时出现文件描述符错误及Pickle序列化问题

我需要实现以下逻辑：从CSV文件读取数据存入字典，创建两个SymbolInfo对象存入另一个字典，将这两个字典放入元组后用Pickle序列化。

代码如下：

symbols = ["EURJPY", "EURGBP"]
tup_0 = {}
tup_1 = {}
for symbol in symbols:
    sym_info_obj = symbol_info(symbol)
    sym_mtsim_obj = SymbolInfo(sym_info_obj)
    tup_0[symbol] = sym_mtsim_obj
    main_direc = os.path.abspath(os.getcwd()) + "\\" + "Code and Data"
    symbol_file = f"1M-{symbol}-1S.csv"
    full_file = main_direc + "\\" + symbol_file
    data = pd.read_csv(full_file)
    data["Time"] = data["Date"].astype(str) + " " + data["Timestamp"]
    data = data.drop(["Timestamp", "Date"], axis=1)
    tup_1[symbol] = data

tup = (tup_0, tup_1)

full_path = os.path.join(os.getcwd(), "Code and Data", "test.pkl")

with open(full_path, "wb") as fh:
    pickle.dump(tup, fh) 

注：symbol_info()是返回SymbolInfo对象的函数；.py文件、.csv文件及手动创建的.pkl文件均在同一文件夹下

执行代码时，在创建文件句柄传入pickle.dump时遇到三个问题：

• 文件或目录未找到错误
• 手动创建.pkl文件后出现无效文件描述符错误
• 使用"w"模式可打开文件，但触发类型错误，提示必须写入字符串而非字节

1. 文件或目录未找到错误 #

原因：Code and Data目录可能不存在，或者手动拼接路径时因系统分隔符差异（Windows用\，Linux/macOS用/）导致路径无效。
解决：

• 用os.makedirs提前创建目标目录，设置exist_ok=True避免重复创建报错
• 全程用os.path.join拼接路径，自动适配系统分隔符，避免手动拼接的错误

2. 手动创建文件后无效文件描述符错误 #

原因：手动创建的文件可能被其他程序占用，或者权限不足，也可能路径仍有问题导致代码无法正确访问该文件。
解决：

• 不要手动创建.pkl文件，让代码在写入时自动生成
• 确保没有其他程序（比如文件管理器、编辑器）打开该.pkl文件
• 检查文件所在目录的读写权限

3. "w"模式触发类型错误 #

原因：pickle.dump需要写入二进制数据，而"w"模式是文本模式，只能写入字符串，类型不匹配。
解决：必须使用"wb"二进制写入模式，这是Pickle序列化的标准要求。

import os
import pickle
import pandas as pd

# 假设SymbolInfo和symbol_info已定义
# class SymbolInfo:
#     def __init__(self, info):
#         self.info = info
# def symbol_info(symbol):
#     return SymbolInfo(f"info_{symbol}")

symbols = ["EURJPY", "EURGBP"]
tup_0 = {}
tup_1 = {}

# 提前创建目标目录
main_direc = os.path.join(os.getcwd(), "Code and Data")
os.makedirs(main_direc, exist_ok=True)

for symbol in symbols:
    sym_info_obj = symbol_info(symbol)
    sym_mtsim_obj = SymbolInfo(sym_info_obj)
    tup_0[symbol] = sym_mtsim_obj
    
    symbol_file = f"1M-{symbol}-1S.csv"
    full_file = os.path.join(main_direc, symbol_file)
    data = pd.read_csv(full_file)
    data["Time"] = data["Date"].astype(str) + " " + data["Timestamp"]
    data = data.drop(["Timestamp", "Date"], axis=1)
    tup_1[symbol] = data

tup = (tup_0, tup_1)

full_path = os.path.join(main_direc, "test.pkl")

with open(full_path, "wb") as fh:
    pickle.dump(tup, fh) 

内容的提问来源于stack exchange，提问作者edgar_maddocks