字典值的'str'和'pickle'序列化方法之间的区别

Question

如果我想保存一个字典结构到一个文件中，然后直接从文件中读取这个字典，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？ 下面是一个简单的例子。假设这是我的字典：

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

将其保存到文件的第一种方法：

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（用泡菜）：

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？你知道吗

谢谢！你知道吗

Answer 1

写str值表示

如果您编写数据的str值，那么您依赖于这样一个事实：它的形状是正确的。你知道吗

在某些情况下（例如浮点数，但也有更复杂的对象），您可能会丢失一些精度或信息。你知道吗

使用repr而不是str可能会稍微改善这种情况，因为repr应该以一种形式提供文本，这种形式在读回文本时可能会起作用（但没有任何保证）

写入pickled数据

Pickle关心每一个细节，因此您将获得序列化的精确信息。你知道吗

这是相当显著的区别。你知道吗

使用其他序列化方法

就我个人而言，我更喜欢序列化成json或有时yaml，因为这种形式的数据可读性好，可移植，甚至可以编辑。你知道吗

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，请确保您安装了一些YAML库，例如：

$ pip install pyyaml

就我个人而言，我一直都在安装它，因为我经常使用它。你知道吗

然后，脚本只改变了一点：

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，上面描述的方法很容易工作。你知道吗

如果开始使用已定义类的实例，则需要正确定义 给定格式的加载器和序列化程序。描述这一点超出了这个问题的范围，但是 对于存在某种解决方案的所有情况（因为存在类型的值 无法可靠地序列化（如文件指针、数据库连接等）