В настоящее время дорого анализируется файл, который генерирует словарь с ~ 400 ключами, парами значений, которые редко обновляются. Ранее была функция, которая разбирала файл, записывала его в текстовый файл в синтаксисе словаря (т.е. dict = {'Adam': 'Room 430', 'Bob': 'Room 404'}) и т.д., И копировала и вставляла его в другую функцию, единственной целью которой было вернуть этот разборный словарь.
Следовательно, в каждом файле, где я бы использовал этот словарь, я бы импортировал эту функцию и назначил ее переменной, которая теперь является этим словарем. Хотите узнать, есть ли более элегантный способ сделать это, что не связано с явным копированием и вводом кода? Использование типа базы данных кажется ненужным, и текстовый файл дал мне понять, правильно ли был проведен синтаксический анализ, прежде чем добавлять его в функцию. Но я открыт для предложений.
Почему бы не выгрузить его в файл JSON, а затем загрузить его там, где он вам нужен?
import json
with open('my_dict.json', 'w') as f:
json.dump(my_dict, f)
# elsewhere...
with open('my_dict.json') as f:
my_dict = json.load(f)
Загрузка из JSON довольно эффективна.
Другой вариант - использовать pickle, но, в отличие от JSON, файлы, которые он генерирует, не читаются человеком, поэтому вы теряете на визуальную проверку, которую вам понравился из старого метода.
Зачем возиться со всеми этими методами сериализации? Он уже записан в файл как питоновский дикт (хотя и с неудачным именем "dict" ). Измените свою программу, чтобы записать данные с лучшим именем переменной - возможно, "данные" или "каталог", и сохранить файл в виде файла Python, скажем, data.py. Затем вы можете просто импортировать данные непосредственно во время выполнения без каких-либо неуклюжей копии/вставки или JSON/shelve/etc. синтаксический анализ:
from data import catalog
JSON, вероятно, является правильным способом во многих случаях; но может быть и альтернатива. Похоже, что ваши ключи и ваши значения всегда являются строками, верно? Вы можете использовать dbm/anydbm. Это "базы данных", но они действуют почти как словари. Они отлично подходят для дешевого сохранения данных.
>>> import anydbm
>>> dict_of_strings = anydbm.open('data', 'c')
>>> dict_of_strings['foo'] = 'bar'
>>> dict_of_strings.close()
>>> dict_of_strings = anydbm.open('data')
>>> dict_of_strings['foo']
'bar'
Если все клавиши являются строками, вы можете использовать shelve модуль
A полка - это постоянный, словарь-подобный объект. Разница с Базы данных "dbm" состоят в том, что значения (а не ключи!) на полке могут быть по существу произвольные объекты Python - все, что модуль рассола может справиться. Это включает в себя большинство экземпляров классов, рекурсивных типов данных, и объекты, содержащие множество общих под-объектов. Ключи обычные строки.
json будет хорошим выбором, если вам нужно использовать данные с других языков
Если эффективность хранения важна, используйте Pickle или CPickle (для увеличения производительности исполнения). Как отметил Амбер, вы также можете сбросить/загрузить через Json. Он будет читабельным для человека, но требует больше диска.
Я предлагаю вам использовать модуль shelve, так как ваша структура данных является сопоставлением.
Это был мой ответ на аналогичный вопрос под названием Если я хочу создать пользовательскую базу данных, как я могу? Там также немного пример кода в другом ответе моего содействия его использованию для вопроса Как получить базу данных объекта?
ActiveState имеет высоко оцененный PersistentDict, который поддерживает форматы выходных файлов csv, json и pickle. Это довольно быстро, так как все три из этих форматов реализованы в C (хотя сам рецепт - чистый Python), поэтому факт, что он читает весь файл в памяти при его открытии, может быть приемлемым.
в направлении JSON есть также нечто вроде simpleJSON. Мой первый раз, используя json в python, библиотека json did not работает для меня/я не мог понять это. simpleJSON был... проще в использовании
Сериализация JSON (или YAML или что-то другое), вероятно, лучше, но если вы уже пишете словарь в текстовый файл в синтаксисе python, в комплекте с привязкой имен переменных, вы можете просто написать это в .py файл вместо. Тогда этот файл python будет импортироваться и использоваться как есть. Нет необходимости в "функции, которая возвращает словарь", поскольку вы можете напрямую использовать ее как глобальную в этом файле. например.
# generated.py
please_dont_use_dict_as_a_variable_name = {'Adam': 'Room 430', 'Bob': 'Room 404'}
а не:
# manually_copied.py
def get_dict():
return {'Adam': 'Room 430', 'Bob': 'Room 404'}
Единственное отличие состоит в том, что manually_copied.get_dict дает вам новую копию словаря каждый раз, тогда как generated.please_dont_use_dict_as_a_variable_name [1] - это один общий объект. Это может иметь значение, если вы изменяете словарь в своей программе после его получения, но всегда можете использовать copy.copy или copy.deepcopy для создания новой копии, если вам нужно изменить ее независимо от других.
[1] dict, list, str, int, map и т.д. обычно рассматриваются как неправильные имена переменных. Причина в том, что они уже определены как встроенные и используются очень часто. Поэтому, если вы дадите что-то подобное, по крайней мере, это вызовет когнитивно-диссонанс для людей, читающих ваш код (включая вас после того, как вы ушли на какое-то время), поскольку им нужно помнить, что "dict не означает, что это обычно здесь". Также вполне вероятно, что в какой-то момент вы получите сообщение об ошибке, указывающее на то, что объекты dict не вызываются (или что-то еще), потому что какой-то фрагмент кода пытается использовать тип dict, но получает объект словаря, который вы привязали к имени dict.