先给大家介绍下python pickle存储、读取大数据量列表、字典的数据
针对于数据量比较大的列表、字典，可以采用将其加工为数据包来调用，减小文件大小
#列表
#存储
list1 = [123,'xiaopingguo',54,[90,78]]
list_file = open('list1.pickle','wb')
pickle.dump(list1,list_file)
list_file.close()
#读取
list_file = open('list1.pickle','rb')
list2 = pickle.load(list_file)
print(list2)
#字典
#存储
list3 = {'12': 123, '23': 'xiaopingguo', '34': 54, '45': [90, 78]}
list3_file = open('list3.pickle', 'wb')
pickle.dump(list3, list3_file)
list3_file.close()
# # 读取
list3_file = open('list3.pickle', 'rb')
list3 = pickle.load(list3_file)
print(list3)
print(list3['23']
ps：下面看下python 利用pickle存大数据
最近在处理一份数据，有一个巨大的、字典型的中间变量，由于今后会持久、高频地使用，因此我考虑将其保存成类似于matlab的.mat格式的数据，方便以后随时读取。
理所当然地会想到利用pickle来保存数据，因为这是在python环境下最常用也最简单的存储数据的方式。
python存储数据的方法有很多，最常用的做法就是利用pickle模块，当然还有其他做法，比如存成json、txt等格式。至于
pandas、h5等方式的另说哈~
pickle模块介绍
pickle模块实现了用于序列化和反序列化python对象结构的二进制协议。 序列化操作"pickling"是将python对象层次结构转换为字节流的过程，反序列化操作 "unpickling"则是将字节流转换回对象层次结构。
不得不提到的是，pickle是python所独有的，因此非python程序可能无法重构pickle对象。在工作中，我就遇到一个问题，就是我用sklearn训练得到的机器学习模型，用pickle保存下来后，工程方面的同事是没法用java调用这个模型的，一个临时的方法是有位同事读pickle源码，自己用java一步步反序列化回来，佩服佩服。
pickle使用技巧
对于最简单的代码，使用 dump() 和 load() 函数便足够了。
import pickle
a = 1
# 保存
with open('data.pickle', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
# 读取
with open('data.pickle', 'rb') as f:
b = pickle.load(f)
但如果你读过pickle的说明文档的话，会发现有个参数叫做protocol。参数protocol代表了序列化模式(pickle协议)，在python2.X版本默认值为0，在python3.X本默认值为3。简而言之，不同的python版本对应着不同的最高协议，同时protocol值越大，代表了所用的协议版本越高。如图所示，
那么修改protocol会有什么影响呢？protocol值越大，dump的速度越快，并且支持的数据类型更多，保存下来的文件占用空间更小，同时也带来一些其他优化，例如在python3.4中，协议版本4新支持对非常大的数据进行序列化。因此可以的话，请选择最高协议版本作为protocol参数的值，即设protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL即可。
那么，上面的那段代码可以改成：
import pickle
a = 1
# 保存
with open('data.pickle', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
# 读取
with open('data.pickle', 'rb') as f:
b = pickle.load(f)
可能，对于小数据，影响不会很大。
但当你需要对大数据进行序列化的时候，请记得pickle的这个技巧。
总结
以上所述是小编给大家介绍的python pickle存储、读取大数据量列表、字典的数据的方法，本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友参考下吧
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