Question

我想用字典写一个文本文件。我见过三种方法，它们似乎都是有效的，但是我对哪一种方法最适合阅读/写作最有效或最有效的方法感兴趣，特别是当我有一个包含很多条目的大型词典以及原因时。 / p>

    new_dict = {}

    new_dict["city"] = "Boston"

    # Writing to the file by string conversion
    with open(r'C:\\Users\xy243\Documents\pop.txt', 'w') as new_file:
        new_file.write(str(new_dict)) 

    # Writing to the file using Pickle

    import pickle
    with open(r'C:\\Users\xy243\Documents\pop.txt', 'w') as new_file:
        pickle.dump(new_dict, new_file, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

    # Writing to the file using JSON

    import json
    with open(r'C:\\Users\xy243\Documents\pop.txt', 'w') as new_file:
        json.dump(new_dict, new_file)

Answer 1

关于效率的答案已经被注释所涵盖，但是，如果您的数据集很大并且您可能想要复制您的方法来考虑SQL替代方法，那么这可能对您很有用，这在python中变得更容易与SQLAlchemy。这样，您可以快速访问它，但将其整齐地存储在数据库中。

Answer 2

某些python类的对象可能无法json序列化。如果字典中包含此类对象（作为值），则不能使用json对象。

当然，某些python类的某些对象可能无法进行pickle序列化（例如，keras / tensorflow对象）。然后，再次，您不能使用泡菜方法。

在我看来，不能被json序列化的类比不能被腌制的类更多。

也就是说，pickle方法可能比json更广泛地适用。

从效率角度考虑（考虑到字典既可以json可序列化又可以进行pickle），因为不涉及字符串转换（序列化时为数字到字符串，反序列化时为字符串到数字），所以pickle总是会赢。

如果您尝试将对象传输到另一个进程/服务器（以另一种编程语言编写，尤其是Java等语言编写），则必须使用json。即使您写入文件并且从该文件读取另一个进程，这也适用。

所以...这取决于您的用例。

将字典写入文件并读回-最有效的方法

2 个答案: