问题标签 [upickle]

假设我将这些 JSON 行存储为一个文本文件。

我想将文件处理为 Spark Dataset，但我不知道该字段的精确架构data。我曾经upickle将 JSON 转换为案例类

尝试这个，我得到以下错误：

我该如何解决这个数据建模问题？

谢谢

假设我具有以下特征：

我敢打赌，在不知道具体课程是什么的情况下，我可以使用 upickle 来编写和阅读这个特性。例如：

这样我就可以在其他地方将 foo 定义为：

我在想我需要将隐式 Writer 定义为 T 的成员，但我不知道合适的语法是什么？

我有自己的自定义 DateTime 类，我为此编写了以下自定义编写器和读取器：

但是，我尝试将我的包版本从 0.4.4 升级到 0.7.1，并且此代码不再编译，给我以下错误：

错误：(7, 8) 对象 Js 不是包 upickle 的成员

进口泡菜.Js

错误：(112, 23) object Writer 不接受类型参数。

val dtWriter = 作家[日期时间]{

这应该如何在最新版本的 upickle 中重写？

我正在尝试迁移到最新版本的 upickle 0.7.1。在我之前传递隐式读取器和写入器的地方，我相信我现在必须使用单个读取器并在我想要序列化的任何案例类的伴随对象中显式定义它们。但我无法弄清楚这对于参数化类型是如何工作的。因此，例如说我在升级之前有以下内容（从 0.4.4 开始）：

上面的代码对我来说编译得很好。要迁移此代码，我尝试了以下方法：

但这不会为我编译。我收到以下错误：

不知道如何派生类型 ...Request[ ] implicit val rw: ReadWriter[Request[ ]] = macroRW

... 找不到参数 evrw 的隐式值：upickle.default.ReadWriter[Request[Int]]

...构造函数 MyNewClass 的参数不足：（隐式 evrw：upickle.default.ReadWriter[Request[Int]]）MyNewClass[Request[Int]]。未指定的值参数 evrw。val c2 = new MyNewClass[Request[Int]]

迁移旧代码的正确方法是什么？

我想使用 upickle库的 ujson从 json 文档中提取可选字符串。在某些文档中存在 json 字段，而在其他文档中则不存在。

当访问该字段并且该字段不存在时，我得到一个 NoSuchElementException：

在 ujson 中处理可选 json 属性的惯用方法是什么？

使用卷积神经网络进行 CIFAR-10 数据集分类。我无法理解：

1) 在哪里提取 CIFAR-10 数据集文件 2) 如何使用 pickle 框架加载批次 3) 将数据集拆分为训练数据和测试数据

请帮助代码，在 jupyter 笔记本上使用 python 3.6。

我试过这个，但似乎没有任何效果。可能是因为我将 CIFAR-10 文件保存在错误的位置。

我有一个字段可能来自一个字符串或整数，但当我阅读它时，我总是想把它作为一个字符串来读取，即如果它是一个整数，我想在它上面做一个 toString

targetField是有问题的领域看着http://www.lihaoyi.com/upickle/#CustomPicklers，但仍然认为我没有足够的句柄来启动自定义pickler

编辑：

最终这样做了

如果我可以只挑出 targetField 属性但我的实际案例类有很多字段并且不认为我可以这样做并且还使用默认宏，那么我会更喜欢。如果有人知道如何让我知道

我正在阅读µPickle的文档并在互联网上搜索，但我找不到任何关于一个非常基本的功能的提及，我记得为我之前使用的所有序列化库（Jackson，Prickle ...） : 多态类型。我发现的唯一文档是关于密封特征/类的。考虑以下代码：

如果我更改trait Base为sealed trait Base. 我很满意在序列化程序中列出所有派生类的要求，这也是我提到的其他库所需要的，但是在一个源文件中包含多个大类并不总是可能或可取的，以便基础可以被密封。如果基础没有密封，如何使用 uPickle 序列化多态类型？

µPickle文档说通用案例类可以序列化：

开箱即用，uPickle 支持写入和读取以下类型：

• 独立的case classes 和case objects，以及它们的通用等价物，

但是没有给出示例，到目前为止我无法找到正确的方法。我的尝试是：

这失败并出现错误：

错误：(7, 50) 找不到参数 e 的隐式值：

upickle.default.Reader[T]

隐式 def rw[T]: ReadWriter[Container[T]] = macroRW

应该如何使用 µPickle 序列化泛型案例类？

我使用 upickle 在 scalajs 中序列化 json。我需要能够解析由空值和缺失字段（网络上的标准 json）表示的可选字段。

使用 OptionPickler，我可以接受可为空的项目。但是，我怎样才能接受缺失的字段？下面的这个例子处理空name字段，但它在缺少的address字段上失败。