如何使用pickle保存dict？

Question

我已经看过了Python docs给出的信息，但我还是有点困惑。有人可以发布一些示例代码来编写一个新文件，然后使用pickle将字典转储到其中吗？

Answer 1

# Save a dictionary into a pickle file.
import pickle

favorite_color = {"lion": "yellow", "kitty": "red"}  # create a dictionary
pickle.dump(favorite_color, open("save.p", "wb"))  # save it into a file named save.p

# -------------------------------------------------------------
# Load the dictionary back from the pickle file.
import pickle

favorite_color = pickle.load(open("save.p", "rb"))
# favorite_color is now {"lion": "yellow", "kitty": "red"}

Answer 2

试试这个：

import pickle

a = {'hello': 'world'}

with open('filename.pickle', 'wb') as handle:
    pickle.dump(a, handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

with open('filename.pickle', 'rb') as handle:
    b = pickle.load(handle)

print a == b

Answer 3

import pickle

your_data = {'foo': 'bar'}

# Store data (serialize)
with open('filename.pickle', 'wb') as handle:
    pickle.dump(your_data, handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

# Load data (deserialize)
with open('filename.pickle', 'rb') as handle:
    unserialized_data = pickle.load(handle)

print(your_data == unserialized_data)

HIGHEST_PROTOCOL的优点是文件变小。这有时会使脱粘更快。

重要提示：pickle的最大文件大小约为2GB。

替代方式

import mpu
your_data = {'foo': 'bar'}
mpu.io.write('filename.pickle', data)
unserialized_data = mpu.io.read('filename.pickle')

替代格式

• CSV：超简单格式（read & write）
• JSON：很适合编写人类可读的数据；非常常用（read & write）
• YAML:YAML是JSON的超集，但更容易阅读（read & write，comparison of JSON and YAML）
• pickle：Python序列化格式（read & write）
• MessagePack（Python package）：更紧凑的表示（read & write）
• HDF5（Python package）：很适合矩阵（read & write）
• XML:也存在*叹息*（read&；write）

对于您的应用程序，以下内容可能很重要：

• 其他编程语言支持
• 读写表现
• 紧凑性（文件大小）

另请参见：Comparison of data serialization formats

如果您正在寻找创建配置文件的方法，那么您可能需要阅读我的短文Configuration files in Python