python - `str` 和 `pickle` 字典值序列化方法的区别

Question

如果我想将一个Dictionary结构保存到一个文件中，然后直接从文件中读取这个Dictionary，我有两种方法，但我不知道这两种方法之间的区别。有人能解释一下吗？ 这是一个简单的例子。假设这是我的字典:

D = {'zzz':123,
     'lzh':321,
     'cyl':333}

第一种保存到文件的方法:

with open('tDF.txt','w') as f: # save
   f.write(str(D) + '\n')
with open('tDf.txt','r') as f:
   Data = f.read() # read. Data is string
Data = eval(Data) # convert to Dictionary structure format

第二种方法(使用pickle):

import pickle
with open('tDF.txt','w') as f: # save
   pickle.dump(D,f)
with open('tDF.txt','r') as f:
   D = pickle.load(f) # D is Dictionary structure format

我认为第一种方法很简单。有什么区别？

谢谢!

Answer 1

编写str值表示

如果您写入数据的 str 值，您就可以相信它的形状正确。

在某些情况下(例如 float ，但也包括更复杂的对象)，您会丢失一些精度或信息。

使用 repr 而不是 str 可能会稍微改善情况，因为 repr 应该以表单形式提供文本，即在读回它的情况下可能会起作用(但没有任何保证)

写入pickle数据

Pickle 会照顾到每一点，因此您将获得序列化的精确信息。

这是相当显着的差异。

使用其他序列化方法

就我个人而言，我更喜欢序列化为 json 或有时 yaml，因为这种形式的数据具有良好的可读性、可移植性，甚至可以编辑。

序列化为 JSON

对于 json，它的工作方式如下:

import json
data = {"a", "aha", "b": "bebe", age: 123, num: 3.1415}
with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(data, f)


with open("data.json", "r") as f:
    readdata = json.load(data, f)

print readdata

序列化为 YAML

使用 YAML:

首先确保您安装了一些 YAML 库，例如:

$ pip install pyyaml

就我个人而言，我一直都安装它，因为我经常使用它。

然后，然后脚本只改变一点:

import yaml
data = {"a", "aha", "b": "bebe", age: 123, num: 3.1415}
with open("data.yaml", "w") as f:
    yaml.dump(data, f)


with open("data.yaml", "r") as f:
    readdata = yaml.load(data, f)

print readdata

结论

对于相当简单的数据类型，上述方法很容易工作。

如果您开始使用已定义的类的实例，则需要正确定义 给定格式的加载器和序列化器。描述这一点超出了这个问题的范围，但它 对于存在某种解决方案的所有情况来说绝对是可能的(因为存在值的类型，其中 不可能可靠地序列化，如文件指针、数据库连接等)