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Stockage des dictionnaires Python
JSON et Pickle
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Pickle
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Maison développement back-end Tutoriel Python Comment stocker les dictionnaires Python pour une utilisation ultérieure ?

Comment stocker les dictionnaires Python pour une utilisation ultérieure ?

Oct 29, 2024 am 09:15 AM

 How do you store Python dictionaries for later use?

Stockage des dictionnaires Python

Les dictionnaires Python offrent une méthode polyvalente pour organiser les données en paires clé-valeur. Pour conserver ces dictionnaires au-delà de l'exécution actuelle du programme, envisagez de les stocker sous forme de fichiers portables.

JSON et Pickle

Deux options courantes pour stocker les dictionnaires sont JSON et Pickle. JSON (JavaScript Object Notation) représente les données dans un format lisible par l'homme, tandis que Pickle sérialise les objets Python dans un format binaire.

JSON

Pour stocker un dictionnaire sous forme de fichier JSON, utilisez le json module :

<code class="python">import json

with open('data.json', 'w') as fp:
    json.dump(data, fp)</code>
Copier après la connexion

Pour charger à nouveau le fichier JSON dans le programme :

<code class="python">with open('data.json', 'r') as fp:
    data = json.load(fp)</code>
Copier après la connexion

Pickle

Vous pouvez également utiliser le module pickle pour stocker un dictionnaire sous forme de cornichon file :

<code class="python">import pickle

with open('data.p', 'wb') as fp:
    pickle.dump(data, fp, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)</code>
Copier après la connexion

Pour restaurer le dictionnaire à partir du fichier pickle :

<code class="python">with open('data.p', 'rb') as fp:
    data = pickle.load(fp)</code>
Copier après la connexion

Considérations

  • JSON : Lisible par l'homme , adapté au partage sur différents systèmes et langues.
  • Pickle : Format binaire, plus compact mais dépendant du système.
  • Pour les dictionnaires simples, JSON ou Pickle conviennent .
  • Pour les données structurées complexes, JSON et Pickle fournissent des structures de données supplémentaires telles que des listes et des dictionnaires.
  • Pour des options de persistance de données plus complexes, envisagez des bibliothèques spécialisées comme SQLAlchemy ou MongoDB.

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