Как сохранить словарь в файл на Python: обзор методов и примеры кода

Расширенные примеры сохранения словарей

Пример 1. Сохранение словаря с датами и множествами через json с кастомным сериализатором

import json
from datetime import datetime, date
from decimal import Decimal

def custom_serializer(obj):
    if isinstance(obj, (datetime, date)):
        return obj.isoformat()
    if isinstance(obj, Decimal):
        return float(obj)
    if isinstance(obj, set):
        return list(obj)
    raise TypeError(f"Невозможно сериализовать {type(obj)}")

data = {
    "timestamp": datetime.now(),
    "price": Decimal("19.99"),
    "tags": {"python", "json", "example"}
}

with open("advanced.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, default=custom_serializer, indent=2, ensure_ascii=False)

# Проверка содержимого
with open("advanced.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    print(f.read())

{
  "timestamp": "2025-04-14T12:34:56.789012",
  "price": 19.99,
  "tags": ["python", "json", "example"]
}

Пример 2. Сохранение большого словаря по частям (генератор)

import json

def chunked_dict(items, chunk_size=1000):
    """Генератор, возвращающий фрагменты словаря."""
    partial = {}
    for idx, (k, v) in enumerate(items):
        partial[k] = v
        if (idx + 1) % chunk_size == 0:
            yield partial
            partial = {}
    if partial:
        yield partial

big_dict = {f"key_{i}": i for i in range(5000)}

with open("big_dict.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write("[")
    first = True
    for chunk in chunked_dict(big_dict.items()):
        if not first:
            f.write(",\n")
        json.dump(chunk, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        first = False
    f.write("]")

# Результат - JSON массив из нескольких объектов

Пример 3. Сохранение в формат msgpack (бинарный компактный формат)

# pip install msgpack
import msgpack

data = {"key": [1, 2, 3], "nested": {"a": "test"}}

with open("data.msgpack", "wb") as f:
    packed = msgpack.packb(data, use_bin_type=True)
    f.write(packed)

# Чтение
with open("data.msgpack", "rb") as f:
    loaded = msgpack.unpackb(f.read(), raw=False)
    print(loaded)

{'key': [1, 2, 3], 'nested': {'a': 'test'}}

Пример 4. Сохранение с использованием h5py (для научных данных)

# pip install h5py
import h5py
import numpy as np

data = {
    "metadata": "experiment",
    "values": np.array([1.5, 2.3, 4.1]),
    "sub": {"nested_int": 42}
}

with h5py.File("data.hdf5", "w") as f:
    f.attrs.update(data["metadata"])  # атрибуты для метаданных
    f.create_dataset("values", data=data["values"])
    grp = f.create_group("sub")
    grp.attrs["nested_int"] = data["sub"]["nested_int"]

Пример 5. Сохранение словаря с ключами-числами (json требует строки)

import json

data = {1: "one", 2: "two", 3: "three"}
# JSON допускает только строковые ключи, поэтому преобразуем
with open("numeric_keys.json", "w") as f:
    # Используем ключи как строки, а при загрузке преобразуем обратно
    json.dump({str(k): v for k, v in data.items()}, f)

# Загрузка с обратным преобразованием
with open("numeric_keys.json", "r") as f:
    loaded = json.load(f)
    restored = {int(k): v for k, v in loaded.items()}
    print(restored)

{1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}

Пример 6. Асинхронное сохранение с помощью aiofiles (для асинхронных приложений)

import aiofiles
import json
import asyncio

data = {"async": True, "value": 100}

async def save_dict_async():
    async with aiofiles.open("async_data.json", "w", encoding="utf-8") as f:
        await f.write(json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False))

asyncio.run(save_dict_async())