python不同方式存取dict性能研究

前言

这里的方法同样可以保存数组或者别的数组，这里主要以字典为主要对象。

正文

pickle，numpy都可以进行文件持久化。

编写以下代码测试性能

import numpy as np
import pickle as pkl
import time

a = {
    
    
    'a': np.random.randn(8000, 2, 30, 160),
    'b': np.random.randn(8000, 2, 30, 160),
    'c': np.random.randn(8000, 2, 30, 160),
    'd': np.random.randn(8000, 2, 30, 160),
    'e': np.random.randn(8000, 2, 30, 160),
}

time_a = time.time()

np.save('data.npy', a)

time_b = time.time()

np.save('data.npy', a)

time_c = time.time()

print('numpy 保存耗时：{}'.format(time_b-time_a))
print('numpy 读取耗时：{}'.format(time_c-time_b))

time_a = time.time()

with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pkl.dump(a, f, protocol=pkl.HIGHEST_PROTOCOL)

time_b = time.time()

with open('data.pkl', 'rb') as f:
    a = pkl.load(f)

time_c = time.time()

print('pickle 保存耗时：{}'.format(time_b-time_a))
print('pickle 读取耗时：{}'.format(time_c-time_b))

运行结果为：

numpy 保存耗时：3.349184274673462
numpy 读取耗时：4.978081941604614
pickle 保存耗时：6.070725202560425
pickle 读取耗时：2.0159759521484375

文件大小比较，首先是numpy的大小为：

pickle大小为：

pickle的保存性能比numpy慢两倍，读取快两倍。最后保存的文件大小一样。

然后探究保存后的文件大小与存取性能之间的关系，首先更改代码为：

import numpy as np
import pickle as pkl
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import os

x = []

np_save = []
np_load = []

pkl_save = []
pkl_load = []

s = time.time()

for i in range(25):
    size = 1000 * (i + 1)

    a = {
    
    
        'a': np.random.randn(size, 2, 30, 160),
        'b': np.random.randn(size, 30, 160),
        'c': np.random.randn(size, 2, 30, 160),
        'd': np.random.randn(size, 2, 30, 160),
        'e': np.random.randn(size, 2, 30, 160),
    }

    time_a = time.time()

    np.save('data.npy', a)

    time_b = time.time()

    np.save('data.npy', a)

    time_c = time.time()
    
    np_save.append(time_b-time_a)
    np_load.append(time_c-time_b)

    time_a = time.time()

    with open('data.pkl', 'wb') as f:
        pkl.dump(a, f, protocol=pkl.HIGHEST_PROTOCOL)

    time_b = time.time()

    with open('data.pkl', 'rb') as f:
        a = pkl.load(f)

    time_c = time.time()

    pkl_save.append(time_b-time_a)
    pkl_load.append(time_c-time_b)

    x.append(os.path.getsize('data.npy') / (1024. * 1024. * 1024.))

plt.figure()

ax1 = plt.subplot(211)
ax1.plot(x, np_save, label='numpy')
ax1.plot(x, pkl_save, label='pickle')
plt.xlabel('size (G)')
plt.ylabel('save time (s)')
plt.legend()

ax2 = plt.subplot(212)
ax2.plot(x, np_load, label='numpy')
ax2.plot(x, pkl_load, label='pickle')
plt.xlabel('size (G)')
plt.ylabel('load time (s)')
plt.legend()

print(time.time()-s)

plt.show()

结果为：

可以看出，pickle在读取上一直占优，即使文件较大，读取时间上升也较为平缓。在保存上两者拉不开明显差距，但一般来看numpy是有优势的，比如我们不管后面的剧烈上升，而是看较为平缓的一段：

可以看出numpy在读取上，6g以下是明显占优的，6g以上两者会难分难解

观察发现，大文件还是使用pickle比较好

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