`__init__` and `__call__` methods are not cloudpickled
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 30/100
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Inizia eseguendo il reproducer dell'issue per wrapt e pandas, quindi esamina come cloudpickle gestisce le funzioni decorate e le classi wrapper durante i dumps e i loads. Il lavoro è completo quando il callable deserializzato mantiene il comportamento di call e init del wrapper, incluso l'output del conteggio delle righe mostrato nell'esempio.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Overwriting the logic inside __call__ method of the wrapper:
import cloudpickle
import wrapt
import pandas as pd
def _num_of_rows_wrapper() -> Any:
class FunctionWrapper(wrapt.FunctionWrapper):
def __call__(self, *args: Any, **kwargs: Any) -> Any:
dataframe = super(FunctionWrapper, self).__call__(*args, **kwargs)
num_of_rows = len(dataframe.index)
print(f"Num of rows: {num_of_rows}")
return dataframe
return FunctionWrapper
def num_of_rows():
@wrapt.decorator(proxy=_num_of_rows_wrapper())
def wrapper(wrapped, instance, args, kwargs) -> None:
return wrapped(*args, **kwargs)
return wrapper
@num_of_rows()
def prepare_data():
data = [["id1", 10], ["id2", 15], ["id3", 14]]
pandas_df = pd.DataFrame(data, columns=["id", "value"])
return pandas_df
Running the decorated function works as expected (num of rows printed):
prepare_data()
Once it is cloudpickled and loaded, __call__ gets lost (num of rows is not printed)
dump = cloudpickle.dumps(prepare_data)
loaded = cloudpickle.loads(dump)
loaded()
Same happens for the __init__ . Any suggestion for keeping those functions with cloudpickle?
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 1.9k
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- 197
- Merge medio
- 1g 10h
- PR unite (30g)
- 1
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