我想在 scikit-learn 中處理相當大的 ARFF 文件。這些文件位于 zip 存檔中，我不想在處理之前將存檔解壓縮到文件夾中。因此，我使用 Python 3.6 的 zipfile 模塊：from zipfile import ZipFilefrom scipy.io.arff import loadarffarchive = ZipFile( 'archive.zip', 'r' )datafile = archive.open( 'datafile.arff' )data = loadarff( datafile )# …datafile.close()archive.close()但是，這會產生以下錯誤：Traceback (most recent call last):  File "./m.py", line 6, in <module>    data = loadarff( datafile )  File "/usr/lib64/python3.6/site-packages/scipy/io/arff/arffread.py", line 541, in loadarff    return _loadarff(ofile)  File "/usr/lib64/python3.6/site-packages/scipy/io/arff/arffread.py", line 550, in _loadarff    rel, attr = read_header(ofile)  File "/usr/lib64/python3.6/site-packages/scipy/io/arff/arffread.py", line 323, in read_header    while r_comment.match(i):TypeError: cannot use a string pattern on a bytes-like object根據loadarff 文檔，loadarff需要一個類似文件的對象。根據zipfile 文檔，open返回一個類似文件的ZipExtFile.因此，我的問題是如何使用什么ZipFile.open作為 ARFF 輸入返回到loadarff.注意：如果我手動解壓縮并直接使用 加載 ARFF data = loadarff( 'datafile.arff' )，一切都很好。