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Python-漬物リストへの追加

漬物ファイルにリストを追加するのに苦労しています。これはコードです：

#saving high scores to a pickled file

import pickle

first_name = input("Please enter your name:")
score = input("Please enter your score:")

scores = []
high_scores = first_name, score
scores.append(high_scores)

file = open("high_scores.dat", "ab")
pickle.dump(scores, file)
file.close()

file = open("high_scores.dat", "rb")
scores = pickle.load(file)
print(scores)
file.close()

初めてコードを実行すると、名前とスコアが出力されます。

2回目にコードを実行すると、2つの名前と2つのスコアが出力されます。

3回目にコードを実行すると、名とスコアが出力されますが、2番目の名前とスコアは、入力した3番目の名前とスコアで上書きされます。名前とスコアを追加し続けたいだけです。最初の名前が保存され、2番目の名前が上書きされる理由がわかりません。

pythonappendpickle
12
Charlie

リストに追加する前に、まずデータベース（つまりピクルファイル）からリストをプルする必要があります。

import pickle
import os

high_scores_filename = 'high_scores.dat'

scores = []

# first time you run this, "high_scores.dat" won't exist
#   so we need to check for its existence before we load 
#   our "database"
if os.path.exists(high_scores_filename):
    # "with" statements are very handy for opening files. 
    with open(high_scores_filename,'rb') as rfp: 
        scores = pickle.load(rfp)
    # Notice that there's no "rfp.close()"
    #   ... the "with" clause calls close() automatically! 

first_name = input("Please enter your name:")
score = input("Please enter your score:")

high_scores = first_name, score
scores.append(high_scores)

# Now we "sync" our database
with open(high_scores_filename,'wb') as wfp:
    pickle.dump(scores, wfp)

# Re-load our database
with open(high_scores_filename,'rb') as rfp:
    scores = pickle.load(rfp)

print(scores)
9
dogwynn

Pickle化されたファイルに読み書きしたい場合は、リストの各エントリに対してdumpを複数回呼び出すことができます。ダンプするたびに、ピクルス化したファイルにスコアを追加し、ロードするたびに次のスコアを読み取ります。

>>> import pickle as dill
>>> 
>>> scores = [('joe', 1), ('bill', 2), ('betty', 100)]
>>> nscores = len(scores)
>>> 
>>> with open('high.pkl', 'ab') as f:
…   _ = [dill.dump(score, f) for score in scores]
... 
>>> 
>>> with open('high.pkl', 'ab') as f:
...   dill.dump(('mary', 1000), f)
... 
>>> # we added a score on the fly, so load nscores+1
>>> with open('high.pkl', 'rb') as f:
...     _scores = [dill.load(f) for i in range(nscores + 1)]
... 
>>> _scores
[('joe', 1), ('bill', 2), ('betty', 100), ('mary', 1000)]
>>>

コードが失敗する可能性が最も高いのは、元のscoresを、ピックされていないスコアのリストに置き換えるためです。そのため、新しいスコアが追加された場合は、それらをメモリに爆破します。

>>> scores
[('joe', 1), ('bill', 2), ('betty', 100)]
>>> f = open('high.pkl', 'wb')
>>> dill.dump(scores, f)
>>> f.close()
>>> 
>>> scores.append(('mary',1000))
>>> scores
[('joe', 1), ('bill', 2), ('betty', 100), ('mary', 1000)]
>>> 
>>> f = open('high.pkl', 'rb')
>>> _scores = dill.load(f)
>>> f.close()
>>> _scores
[('joe', 1), ('bill', 2), ('betty', 100)]
>>> blow away the old scores list, by pointing to _scores
>>> scores = _scores
>>> scores
[('joe', 1), ('bill', 2), ('betty', 100)]

したがって、これはscoresの問題というよりは、pickleのpythonの名前参照の問題に近いものです。 Pickleは、新しいリストをインスタンス化してscores（あなたの場合）と呼んでいるだけであり、その前にscoresが指し示していたものをガベージコレクションします。

>>> scores = 1
>>> f = open('high.pkl', 'rb')
>>> scores = dill.load(f)
>>> f.close()
>>> scores
[('joe', 1), ('bill', 2), ('betty', 100)]
11
Mike McKerns

実際には質問に答えませんが、誰かが一度に1つのアイテムをピクルスに追加したい場合は、次の方法で行うことができます...

import pickle
import os

high_scores_filename = '/home/ubuntu-dev/Desktop/delete/high_scores.dat'

scores = []

# first time you run this, "high_scores.dat" won't exist
#   so we need to check for its existence before we load
#   our "database"
if os.path.exists(high_scores_filename):
    # "with" statements are very handy for opening files.
    with open(high_scores_filename,'rb') as rfp:
        scores = pickle.load(rfp)
    # Notice that there's no "rfp.close()"
    #   ... the "with" clause calls close() automatically!

names = ["mike", "bob", "joe"]

for name in names:
    high_score = name
    print(name)
    scores.append(high_score)

# Now we "sync" our database
with open(high_scores_filename,'wb') as wfp:
    pickle.dump(scores, wfp)

# Re-load our database
with open(high_scores_filename,'rb') as rfp:
    scores = pickle.load(rfp)

print(scores)
0
CENTURION

Pickleを使用せず、目的を解決するh5pyを使用する

with h5py.File('.\PreprocessedData.h5', 'a') as hf:
    hf["X_train"].resize((hf["X_train"].shape[0] + X_train_data.shape[0]), axis = 0)
    hf["X_train"][-X_train_data.shape[0]:] = X_train_data

    hf["X_test"].resize((hf["X_test"].shape[0] + X_test_data.shape[0]), axis = 0)
    hf["X_test"][-X_test_data.shape[0]:] = X_test_data


    hf["Y_train"].resize((hf["Y_train"].shape[0] + Y_train_data.shape[0]), axis = 0)
    hf["Y_train"][-Y_train_data.shape[0]:] = Y_train_data

    hf["Y_test"].resize((hf["Y_test"].shape[0] + Y_test_data.shape[0]), axis = 0)
    hf["Y_test"][-Y_test_data.shape[0]:] = Y_test_data

ソース

0
Tessaracter