我应该将数据保存在 .csv 文件中吗？

Question

我正在编写一个小的 .py 文件，其中包含一些稍后将重复导入到其他工作中的类。上面提到的 .py 文件使用了一些表格形式的小型数据库（以 KB 为单位）。您认为将这些数据存储在同一个 .py 文件中更好，还是将其保存在单独的 .csv 文件中更好？在性能和后期使用方便性方面有什么区别？我可能不得不提到的一点是，这些数据是数字的，将来不容易发生任何可能的变化。一次要从此数据访问单个项目。

Answer 1

我宁愿不将数据硬编码到 py 文件中。如果将它分开，则 py 文件将更加通用并且可以轻松传输到其他数据。一个单独的文件也可以更容易地替换数据集（“数据不易更改”可能仅意味着单个值是恒定的，而不是整个集合）。

导入所需的资源可能会有所不同，具体取决于所使用的库和创建的对象类型（有关更多详细信息，请参见此处）。然而，这可能可以忽略不计，具体取决于数据的大小。

考虑创建一个导入数据一次的函数，pickle（序列化）它并加载序列化的表单（只要数据不变，或者根据用户输入）。这对于大型数据集和其他一些似乎不适用于您的情况特别有用。

Answer 2

如果 python 类的可读性不是问题（尽管最好的做法是尽可能保持代码的可读性），这里最大的问题是我们在谈论“多少”数据？如果您有数 GB 的数据，那么您不希望同时将所有这些都放在内存中（即，如果您只是将其作为常量保存在 .py 文件中会发生什么情况）。相反，对于如此大的数据，您希望在需要时从磁盘（可能是 csv）中读取它。

当然，将其存储在磁盘中会影响性能，因为从磁盘读取比从内存读取慢。性能影响是否适合您的应用程序由您决定。

确保可读性和良好性能的一个很好的中间方法可能是（假设您有足够的内存）将数据存储在 csv 中，在启动时一次读取所有数据并将其保存在内存中以供重复调用。

Answer 3

我的建议是以 Json 格式存储数据。就像在 MongoDb 中一样，通过采用 No-Sql 格式。这将帮助您轻松管理和控制数据。

Answer 4

写入 csv 文件是更好的做法，因为它提高了整个代码的可读性。它不会影响你的表现，而且会让你受益匪浅。