[파이썬] dict를 파일에 저장하는 방법은 무엇입니까?

<질문>

dict 값을 변경하고 dict를 텍스트 파일에 저장하는 데 문제가 있습니다 (형식이 동일해야 함).member_phone들.

내 텍스트 파일은 다음 형식입니다.

memberID:member_name:member_email:member_phone

텍스트 파일을 다음과 같이 분할합니다.

mdict={}
for line in file:
    x=line.split(':')
    a=x[0]
    b=x[1]
    c=x[2]
    d=x[3]
    e=b+':'+c+':'+d

    mdict[a]=e

내가 변경하려고 할 때member_phone에 저장d, 값이 키에 의해 흐르지 않고 변경되었습니다.

def change(mdict,b,c,d,e):
    a=input('ID')
    if a in mdict:
        d= str(input('phone'))
        mdict[a]=b+':'+c+':'+d
    else:
        print('not')

동일한 형식의 텍스트 파일에 dict를 저장하는 방법은 무엇입니까?

---

<답변1>

파이썬에는pickle이런 종류의 모듈입니다.

이러한 함수는 거의 모든 객체를 저장하고로드하는 데 필요한 모든 것입니다.

def save_obj(obj, name ):
    with open('obj/'+ name + '.pkl', 'wb') as f:
        pickle.dump(obj, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

def load_obj(name ):
    with open('obj/' + name + '.pkl', 'rb') as f:
        return pickle.load(f)

이러한 기능은obj개체를 저장하는 데 사용되는 현재 작업 디렉터리의 폴더.

참고pickle.HIGHEST_PROTOCOL항상 편리 할 수는 없지만 성능에는 좋은 바이너리 형식입니다. 실험 계획안0텍스트 형식입니다.

파이썬 컬렉션을 저장하기 위해shelve기준 치수.

---

<답변2>

Pickle이 아마도 최선의 선택 일 것입니다. 그러나 누군가 NumPy를 사용하여 사전을 파일에 저장하고로드하는 방법을 궁금해하는 경우 :

import numpy as np

# Save
dictionary = {'hello':'world'}
np.save('my_file.npy', dictionary) 

# Load
read_dictionary = np.load('my_file.npy',allow_pickle='TRUE').item()
print(read_dictionary['hello']) # displays "world"

참고 :NPY file viewer

---

<답변3>

json 모듈을 사용할 수도 있습니다.사전 또는 기타 데이터를 쉽게 매핑 할 수있는 경우JSON체재.

import json

# Serialize data into file:
json.dump( data, open( "file_name.json", 'w' ) )

# Read data from file:
data = json.load( open( "file_name.json" ) )

이 솔루션은 많은 이점을 제공합니다., 예 :Python 2.x 및 Python 3.x 에서 변경되지 않은 형식으로 작동합니다.또한JSON형식은다양한 플랫폼 또는 프로그램간에 쉽게 전송. 이 데이터는 또한사람이 읽을 수있는.

---

<답변4>

첫 번째 질문이 무엇인지 잘 모르겠지만 사전을 파일에 저장하려면 다음을 사용해야합니다.json도서관. 로드 및 넣기 기능에 대한 문서를 찾아보십시오.

---

<답변5>

dict를 파일에 저장하고로드합니다.

def save_dict_to_file(dic):
    f = open('dict.txt','w')
    f.write(str(dic))
    f.close()

def load_dict_from_file():
    f = open('dict.txt','r')
    data=f.read()
    f.close()
    return eval(data)

---

<답변6>

JSON 파일은 사람이 읽을 수 있으므로 데이터가 작기 때문에 디버깅이 더 쉬워 지므로 pickle 형식 대신 JSON 형식을 사용하여 데이터를 저장하는 것이 좋습니다. JSON 파일은 다른 프로그램에서도 데이터를 읽고 쓰는 데 사용됩니다. 그것에 대해 더 읽을 수 있습니다here

JSON 모듈을 설치해야합니다. pip를 사용하면됩니다.

pip install json


# To save the dictionary into a file:
json.dump( data, open( "myfile.json", 'w' ) )

그러면 이름이 myfile 인 json 파일이 생성됩니다.

# To read data from file:
data = json.load( open( "myfile.json" ) )

이것은 데이터 객체에서 myfile.json 데이터를 읽고 저장합니다.

---

<답변7>

다루고있는 것과 같은 문자열 사전의 경우 Python의 내장 텍스트 처리 기능 만 사용하여 수행 할 수 있습니다.

(값이 다른 경우에는 작동하지 않습니다.)

with open('members.txt') as file:
    mdict={}
    for line in file:
        a, b, c, d = line.strip().split(':')
        mdict[a] = b + ':' + c + ':' + d

a = input('ID: ')
if a not in mdict:
    print('ID {} not found'.format(a))
else:
    b, c, d = mdict[a].split(':')
    d = input('phone: ')
    mdict[a] = b + ':' + c + ':' + d  # update entry
    with open('members.txt', 'w') as file:  # rewrite file
        for id, values in mdict.items():
            file.write(':'.join([id] + values.split(':')) + '\n')

---

<답변8>

정말 사전을 보관하고 싶지 않다면 최선의 해결책은csv파일을 읽을 Python 모듈입니다. 그런 다음 데이터 행을 얻고 변경할 수 있습니다.member_phone또는 당신이 원하는 무엇이든; 마지막으로csv모듈을 다시 열어 파일을 연 것과 동일한 형식으로 저장합니다.

읽기 용 코드 :

import csv

with open("my_input_file.txt", "r") as f:
   reader = csv.reader(f, delimiter=":")
   lines = list(reader)

작성 용 코드 :

with open("my_output_file.txt", "w") as f:
   writer = csv.writer(f, delimiter=":")
   writer.writerows(lines)

물론, 당신은 당신의change()함수:

def change(lines):
    a = input('ID')
    for line in lines:
      if line[0] == a:
        d=str(input("phone"))
        line[3]=d
        break
    else:
      print "not"

---

<답변9>

Pickle은 보안 문제가 있고 느리기 때문에 (source), JSON은 빠르고 내장되어 있으며 사람이 읽을 수 있으며 상호 교환이 가능하므로 JSON을 사용합니다.

import json
data = {'another_dict': {'a': 0, 'b': 1}, 'a_list': [0, 1, 2, 3]}
# e.g. file = './data.json' 
with open(file, 'w') as f: 
    json.dump(data, f)

읽기도 비슷합니다.

with open(file, 'r') as f:
    data = json.load(f)

이것은this answer이지만 파일 처리를 올바르게 구현합니다.

---

<답변10>

시간을 정하지는 않았지만 h5가 피클보다 빠르다고 확신합니다. 압축 된 파일 크기는 거의 확실히 더 작습니다.

import deepdish as dd
dd.io.save(filename, {'dict1': dict1, 'dict2': dict2}, compression=('blosc', 9))