#将数据存入文件

在[《文件(1)》](./126.md)和[《文件(2)》](./127.md)中，已经学习了如何读写文件。

如果在程序中，有数据要保存到磁盘中，放到某个文件中是一种不错的方法。但是，如果像以前那样存，未免有点凌乱，并且没有什么良好的存储格式，导致数据以后被读出来的时候遇到麻烦，特别是不能让另外的使用者很好地理解。不要忘记了，编程是一个合作的活。还有，存储的数据不一定都是类似字符串、整数那种基础类型的。

总而言之，需要将要存储的对象格式化（或者叫做序列化），才好存好取。这就有点类似集装箱的作用。

所以，要用到本讲中提供的方式。

##pickle

pickle是标准库中的一个模块，还有跟它完全一样的叫做cpickle，两者的区别就是后者更快。所以，下面操作中，不管是用`import pickle`，还是用`import cpickle as pickle`，在功能上都是一样的。

>>> import pickle

>>> integers = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> f = open("22901.dat", "wb")

>>> pickle.dump(integers, f)

>>> f.close()

用`pickle.dump(integers, f)`将数据integers保存到了文件22901.dat中。如果你要打开这个文件，看里面的内容，可能有点失望，但是，它对计算机是友好的。这个步骤，可以称之为将对象序列化。用到的方法是：

- obj：序列化对象，上面的例子中是一个列表，它是基本类型，也可以序列化自己定义的类型。

- file：一般情况下是要写入的文件。更广泛地可以理解为为拥有write()方法的对象，并且能接受字符串为为参数，所以，它还可以是一个StringIO对象，或者其它自定义满足条件的对象。

- protocol：可选项。默认为False（或者说0），是以ASCII格式保存对象；如果设置为1或者True，则以压缩的二进制格式保存对象。

下面换一种数据格式，并且做对比：

>>> import pickle

>>> d = {}

>>> integers = range(9999)

>>> d["i"] = integers #下面将这个dict格式的对象存入文件

>>> f = open("22902.dat", "wb")

>>> pickle.dump(d, f) #文件中以ascii格式保存数据

>>> f.close()

>>> f = open("22903.dat", "wb")

>>> pickle.dump(d, f, True) #文件中以二进制格式保存数据

>>> f.close()

>>> import os

>>> s1 = os.stat("22902.dat").st_size #得到两个文件的大小

>>> s2 = os.stat("22903.dat").st_size

>>> print "%d, %d, %.2f%%" % (s1, s2, (s2+0.0)/s1*100)

68903, 29774, 43.21%

比较结果发现，以二进制方式保存的文件比以ascii格式保存的文件小很多，前者约是后者的43%。

所以，在序列化的时候，特别是面对较大对象时，建议将dump()的参数True设置上，虽然现在存储设备的价格便宜，但是能省还是省点比较好。

存入文件，仅是一个目标，还有另外一个目标，就是要读出来，也称之为反序列化。

>>> integers = pickle.load(open("22901.dat", "rb"))

>>> print integers

[1, 2, 3, 4, 5]

就是前面存入的那个列表。再看看被以二进制存入的那个文件：

>>> f = open("22903.dat", "rb")

>>> d = pickle.load(f)

>>> print d

{'i': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, .... #省略后面的数字}

>>> f.close()

还是有自己定义数据类型的需要，这种类型是否可以用上述方式存入文件并读出来呢？看下面的例子：

>>> import cPickle as pickle #cPickle更快

>>> import StringIO #标准库中的一个模块，跟file功能类似，只不过是在内存中操作“文件”

>>> class Book(object): #自定义一种类型

... def __init__(self,name):

... self.name = name

... def my_book(self):

... print "my book is: ", self.name

...

>>> pybook = Book("<from beginner to master>")

>>> pybook.my_book()

my book is: <from beginner to master>

>>> file = StringIO.StringIO()

>>> pickle.dump(pybook, file, 1)

>>> print file.getvalue() #查看“文件”内容

ccopy_reg

_reconstructor

q
(c__main__

Book

qc__builtin__

object

qNtRq}qUnameqU<from beginner to master>sb.

>>> pickle.dump(pybook, file) #换一种方式，再看内容，可以比较一下

>>> print file.getvalue() #视觉上，两者就有很大差异

ccopy_reg

_reconstructor

q
(c__main__

Book

qc__builtin__

object

qNtRq}qUnameqU<from beginner to master>sb.ccopy_reg

_reconstructor

p1

(c__main__

Book

p2

c__builtin__

object

p3

NtRp4

(dp5

S'name'

p6

S'<from beginner to master>'

p7

sb.

如果要从文件中读出来：

>>> file.seek(0) #找到对应类型

>>> pybook2 = pickle.load(file)

>>> pybook2.my_book()

my book is: <from beginner to master>

>>> file.close()

##shelve

pickle模块已经表现出它足够好的一面了。不过，由于数据的复杂性，pickle只能完成一部分工作，在另外更复杂的情况下，它就稍显麻烦了。于是，又有了shelve。

shelve模块也是标准库中的。先看一下基本操作：写入和读取

>>> import shelve

>>> s = shelve.open("22901.db")

>>> s["name"] = "www.itdiffer.com"

>>> s["lang"] = "python"

>>> s["pages"] = 1000

>>> s["contents"] = {"first":"base knowledge","second":"day day up"}

>>> s.close()

以上完成了数据写入的过程。其实，这更接近数据库的样式了。下面是读取。

>>> s = shelve.open("22901.db")

>>> name = s["name"]

>>> print name

www.itdiffer.com

>>> contents = s["contents"]

>>> print contents

{'second': 'day day up', 'first': 'base knowledge'}

当然，也可以用for语句来读：

>>> for k in s:

... print k, s[k]

...

contents {'second': 'day day up', 'first': 'base knowledge'}

lang python

pages 1000

name www.itdiffer.com

不管是写，还是读，都似乎要简化了。所建立的对象s，就如同字典一样，可称之为类字典对象。所以，可以如同操作字典那样来操作它。

但是，要小心坑：

>>> f = shelve.open("22901.db")

>>> f["author"]

['qiwsir']

>>> f["author"].append("Hetz") #试图增加一个

>>> f["author"] #坑就在这里

['qiwsir']

>>> f.close()

当试图修改一个已有键的值时，没有报错，但是并没有修改成功。要填平这个坑，需要这样做：

>>> f = shelve.open("22901.db", writeback=True) #多一个参数True

>>> f["author"].append("Hetz")

>>> f["author"] #没有坑了

['qiwsir', 'Hetz']

>>> f.close()

还用for循环一下：

>>> f = shelve.open("22901.db")

>>> for k,v in f.items():

... print k,": ",v

...

contents : {'second': 'day day up', 'first': 'base knowledge'}

lang : python

pages : 1000

author : ['qiwsir', 'Hetz']

name : www.itdiffer.com

shelve更像数据库了。

不过，它还不是真正的数据库。真正的数据库在后面。

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