Python序列化报错求助：无法pickle局部类对象'load_pt..spike'

问题根源 #

你在load_pt函数内部定义spike类，pickle无法序列化这种局部类——因为pickle需要类的定义存在于模块的全局作用域，才能在反序列化时找到它。哪怕加了global spike也没用，因为这个类是函数运行时动态生成的，模块加载阶段全局作用域里根本没有这个类的定义，反序列化时会找不到。

解决方案：把类移到全局作用域 #

最直接且适合新手的方法，是把spike类定义在模块的顶部（函数外面），然后在load_pt里创建类的实例并返回（你原来的代码返回的是类本身，注释里说要返回对象，应该是返回实例）。

修改后的代码 #

1. 先在模块全局区域定义spike类：

class spike:
    def __init__(self, values, select, chlabels, fs, soz):
        self.values = values
        self.select = select
        self.chlabels = chlabels
        self.fs = fs
        self.soz = soz

2. 改写load_pt函数，创建实例并返回：

def load_pt(ptname, data_directory):
    """
    input: ptname, a string containing the name of the patient you want to load. example: 'ABC123'
    output: object: spike ---- contains: List of 1000 random spikes: spike.select   and their subsequent:
    values: spike.values, chlabels: spike.chlabels, fs: spike.fs, soz channels: spike.soz
    """       

    val = mat73.loadmat(data_directory + '/values/values_{}.mat'.format(ptname))
    val2 = val['values_all']
    select_spikes = loadmat(data_directory + '/randi/randi_{}.mat'.format(ptname))
    select_spikes = select_spikes['select_spikes']
    ch_labels = loadmat(data_directory + '/chlabels/chlabels_{}.mat'.format(ptname))
    ch_labels = ch_labels['ch_labels_all']
    fs_all = loadmat(data_directory + '/fs/fs_{}.mat'.format(ptname))
    fs_all = fs_all['fs_all']
    SOZ_chlabels = pd.read_csv(data_directory + '/pt_data/SOZ_channels.csv')
    pt_all = pd.read_csv(data_directory + '/pt_data/ptname_all.csv') 
    pt_name = ("'{}'".format(ptname))
    whichpt = pt_all.index[pt_all['ptname'] == pt_name].tolist()
    clean_SOZ_chlabels = prep_clean_soz(SOZ_chlabels)
    
    # 创建spike实例并返回
    return spike(
        values=val2,
        select=select_spikes,
        chlabels=ch_labels,
        fs=fs_all,
        soz=clean_SOZ_chlabels[whichpt[0]]
    )

为什么这样能解决问题 #

现在spike类存在于模块的全局作用域，pickle序列化实例时，只需要记录类的路径（模块名+类名），反序列化时就能直接找到类的定义，不会再报错。

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