Python实用技巧：列表/字典的保存与加载（基于numpy）
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🌵文章目录🌵
- 一、引言 📚
- 二、numpy模块简介 🎯
- 三、如何保存列表和字典 🔧
- 四、如何加载列表和字典 📂
- 五、其他选项 🎯
- 六、总结 📖
- 七、最后 🤝
一、引言 📚
📚🔥在Python的数据处理中，我们经常需要保存和加载大型的数据结构，如列表📋和字典📘。Numpy🧮，作为Python中处理数组数据的核心库，也为我们提供了保存和加载数组数据（包括列表）的便捷方法。虽然numpy主要用于数值计算🎯，但其强大的数组处理能力使得它在数据持久化方面也有很好的应用💪。在这篇博客中，我们将详细探讨如何使用numpy来保存📁和加载📈列表和字典！🚀🚀
二、numpy模块简介 🎯
Numpy（Numerical Python的简称）是Python语言的一个扩展程序库📦，支持大量的维度数组与矩阵运算🔢，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy是Python数据处理的基础包💻，大量机器学习库如scikit-learn等都依赖它进行数组操作🤖。在这篇博客中，我们将利用其提供的numpy.save和numpy.load函数来保存💾和加载📥列表数据。
三、如何保存列表和字典 🔧
- 保存列表📝
首先，我们创建一个简单的列表📋，并使用numpy的save函数将其保存到文件中📁。
import numpy as np # 创建一个列表 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 转换为numpy数组 my_array = np.array(my_list) # 打开一个文件以进行写入🖊️ with open('my_list.npy', 'wb') as f: # 使用numpy的save函数将数组保存到文件中💾 np.save(f, my_array)这里，'wb'表示以二进制写入模式🔧打开文件。np.save函数将my_array序列化为字节流📀，并写入到my_list.npy文件中📁。
- 保存字典📘
由于numpy主要是为数值数据设计的📈，直接保存字典并不支持。但我们可以转换字典的键和值为numpy数组🔢，然后分别保存💾。
import numpy as np # 创建一个字典📘 my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} # 分离键和值 keys = np.array(list(my_dict.keys())) values = np.array(list(my_dict.values())) # 保存键和值到文件💾 np.save('my_dict_keys.npy', keys) np.save('my_dict_values.npy', values)四、如何加载列表和字典 📂
加载之前保存的列表📋和字典📘同样简单。我们只需使用numpy的load函数即可🔄。
- 加载列表📋
import numpy as np # 打开文件以进行读取📜 with open('my_list.npy', 'rb') as f: # 使用numpy的load函数从文件中加载数组🔄 loaded_array = np.load(f) # 将numpy数组转换回列表📋 loaded_list = loaded_array.tolist() # 打印加载的列表🖨️ print(loaded_list) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5]这里，'rb'表示以二进制读取模式🔍打开文件。np.load函数从文件中读取字节流📀，并将其反序列化为numpy数组🔢。然后，我们使用tolist方法将数组转换回Python列表📋。
- 加载字典📘
加载字典时，我们需要先加载键和值🔑🔍，然后重建字典🔄。
import numpy as np # 加载键和值🔑🔍 loaded_keys = np.load('my_dict_keys.npy') loaded_values = np.load('my_dict_values.npy') # 重建字典🔄 loaded_dict = dict(zip(loaded_keys, loaded_values)) # 打印加载的字典🖨️ print(loaded_dict) # 输出: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}这里，我们使用zip函数将键和值组合成一对对的元组，然后传递给dict构造函数来重建原始的字典📘。
五、其他选项 🎯
除了numpy，还有其他几种方法可以在Python中保存和加载数据。例如，json模块适用于保存和加载JSON格式的数据🐍，而pickle模块可以序列化和反序列化几乎所有的Python对象🥒，但可能存在安全风险。对于大型数值数据，h5py库提供了基于HDF5格式的保存和加载功能🏢。
六、总结 📖
通过这篇博客，你现在应该已经掌握了如何使用numpy来保存和加载Python中的列表和字典。虽然numpy主要用于数值计算，但其强大的数组处理能力使得它在数据持久化方面也有很好的应用。记住，在处理不同类型的数据和不同的用例时，可能需要考虑其他选项，如json，pickle或h5py。
七、最后 🤝
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