He leído con éxito el archivo csv de Amazon S3. Pero tengo un archivo .pkl del modelo de sentimiento. Quiero cargar este archivo .pkl para predecir el sentimiento. Aquí está mi código -
import cPickle import boto3 import pandas as pd import boto3.session session = boto3.session.Session(region_name='eu-central-1') s3client = session.client('s3', config= boto3.session.Config(signature_version='s3v4'),aws_access_key_id='my-ACCESS-KEY-ID', aws_secret_access_key='my-ACCESS-KEY') response = s3client.get_object(Bucket='sentiment-data', Key='positive_model_data.pkl') nb_detector = cPickle.load(open(response['Body'])) nb_predict = nb_detector.predict('food is very good')[0] print nb_predictError al forzar a Unicode: se necesita una cadena o un búfer, se encontró StreamingBody
¿Cómo cargar el archivo pickel desde S3?
El método cPickle.load() requiere un archivo. Debe usar el método de loads en lugar de load . loads requiere datos de cadena, como se indica en el mensaje de error. Sin embargo, response['Body'] te da StreamingBody . StreamingBody tiene un método llamado read que puede devolver contenido de cadena.
... body_string = response['Body'].read() positive_model_data = cPickle.loads(body_string) print positive_model_data ...¿Funciona para ti?
El cliente boto3 devuelve un tipo de cuerpo de transmisión cuando subíndice usando ['Body'] . Primero debe leer el contenido de bytes en el cuerpo de transmisión antes de cargarlo. Esta es una implementación funcional que usa su subsección de código.
s3_data = response['Body'].read() #read byte data nb_detector = pickle.load(s3_data) #load pickle data nb_predict = nb_detector.predict('food is very good')[0] print(nb_predict)