使用pickle将巨大的二元字典保存到文件答案

【问题标题】：Saving huge bigram dictionary to file using pickle使用pickle将巨大的二元字典保存到文件
【发布时间】：2011-01-07 16:11:42
【问题描述】：

我的一个朋友写了这个小程序。 textFile 大小为 1.2GB（价值 7 年的报纸）。他成功地创建了字典，但无法使用 pickle 将其写入文件（程序挂起）。

import sys
import string
import cPickle as pickle

biGramDict = {}

textFile = open(str(sys.argv[1]), 'r')
biGramDictFile = open(str(sys.argv[2]), 'w')


for line in textFile:
   if (line.find('<s>')!=-1):
      old = None
      for line2 in textFile:
         if (line2.find('</s>')!=-1):
            break
         else:
            line2=line2.strip()
            if line2 not in string.punctuation:
               if old != None:
                  if old not in biGramDict:
                     biGramDict[old] = {}
                  if line2 not in biGramDict[old]:
                     biGramDict[old][line2] = 0
                  biGramDict[old][line2]+=1
               old=line2

textFile.close()

print "going to pickle..."    
pickle.dump(biGramDict, biGramDictFile,2)

print "pickle done. now load it..."

biGramDictFile.close()
biGramDictFile = open(str(sys.argv[2]), 'r')

newBiGramDict = pickle.load(biGramDictFile)

提前致谢。

编辑
对于任何有兴趣的人，我将简要解释这个程序的作用。假设您的文件格式大致如下：

<s>
Hello
,
World
!
</s>
<s>
Hello
,
munde
!
</s>
<s>
World
domination
.
</s>
<s>
Total
World
domination
!
</s>

<s> 是句子分隔符。
每行一个字。

生成一个 biGramDictionary 供以后使用。
像这样：

{
 "Hello": {"World": 1, "munde": 1}, 
 "World": {"domination": 2},
 "Total": {"World": 1},
}

希望这会有所帮助。现在策略改为使用 mysql，因为 sqlite 不起作用（可能是因为大小）

【问题讨论】：

如果您要处理大文件，为什么不使用数据库呢？另外，我看到你在同一个文件上循环了 2 次，这可能是多余的并增加了处理成本。为什么不描述您对示例输入文件所做的事情？
ghostdog74，你看到 2 个 for 语句，但文件上只有一个循环 :) 迭代文件只是读取行（从实际位置），它不会寻找到开头文件。
只需尝试sqlitedict（您的 Python 字典由磁盘上的 DB 支持，而不是 RAM）。

标签： python file dictionary pickle

【解决方案1】：

Pickle 仅用于编写完整的（小）对象。您的字典有点大，甚至无法存储在内存中，您最好使用数据库代替，这样您就可以一个一个地存储和检索条目，而不是一次全部存储和检索。

可以在 Python 中使用的一些良好且易于集成的单一文件数据库格式是 SQLite 或 DBM variants 之一。最后一个就像字典一样（即您可以读取和写入键/值对），但使用磁盘作为存储而不是 1.2 GB 的内存。

【讨论】：

Sqlite 是一个完全关系型数据库，而 Berkeley DB 不是，只是键/值。如果只是存储，我认为 Berkeley 是一个更好的选择，而如果你想进行一些查询并以更有条理的方式存储信息，sqlite 更合适。
BerkeleyDB 变化无常且难以管理，尤其是在处理大量数据的情况下。即使对于单个字符串->字符串存储（这就是 BerkeleyDB 的用途），我也会使用 SQLite，它会负责所有 BerkeleyDB 管理。
SQLite 不像字典。
bsddb 模块 (python.org/doc/2.6/library/bsddb.html) 的 Python 页面说它已被弃用。 BSD DB 是否还有另一个不推荐使用的 Python 选项？
python.org/doc/2.6/library/persistence.html 列出了许多数据持久性模块。 gdbm 模块看起来非常相似并且仍然受支持，我会选择那个。

【解决方案2】：

您真的需要内存中的全部数据吗？如果您想要字典/pickle 方法，您可以以简单的方式拆分它，例如每年或每月一个文件。

另外，请记住字典没有排序，您可能会遇到必须对大量数据进行排序的问题。如果您想搜索或排序数据，当然...

无论如何，我认为之前评论的数据库方法是最灵活的一种，特别是从长远来看...

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您的真的，真的想要使用类似语义的字典，请尝试 SQLAlchemy 的 associationproxy。以下（相当长的）代码将您的字典翻译成entries-Table 中的Key,Value-Pairs。我不知道 SQLAlchemy 是如何处理你的大字典的，但是 SQLite 应该能够很好地处理它。

from sqlalchemy import create_engine, MetaData
from sqlalchemy import Table, Column, Integer, ForeignKey, Unicode, UnicodeText
from sqlalchemy.orm import mapper, sessionmaker, scoped_session, Query, relation
from sqlalchemy.orm.collections import column_mapped_collection
from sqlalchemy.ext.associationproxy import association_proxy
from sqlalchemy.schema import UniqueConstraint

engine = create_engine('sqlite:///newspapers.db')

metadata = MetaData()
metadata.bind = engine

Session = scoped_session(sessionmaker(engine))
session = Session()

newspapers = Table('newspapers', metadata,
    Column('newspaper_id', Integer, primary_key=True),
    Column('newspaper_name', Unicode(128)),
)

entries = Table('entries', metadata,
    Column('entry_id', Integer, primary_key=True),
    Column('newspaper_id', Integer, ForeignKey('newspapers.newspaper_id')),
    Column('entry_key', Unicode(255)),
    Column('entry_value', UnicodeText),
    UniqueConstraint('entry_key', 'entry_value', name="pair"),
)

class Base(object):

    def __init__(self, **kw):
        for key, value in kw.items():
            setattr(self, key, value)

    query = Session.query_property(Query)

def create_entry(key, value):
    return Entry(entry_key=key, entry_value=value)

class Newspaper(Base):

    entries = association_proxy('entry_dict', 'entry_value',
        creator=create_entry)

class Entry(Base):
    pass

mapper(Newspaper, newspapers, properties={
    'entry_dict': relation(Entry,
        collection_class=column_mapped_collection(entries.c.entry_key)),
})
mapper(Entry, entries)

metadata.create_all()

dictionary = {
    u'foo': u'bar',
    u'baz': u'quux'
}

roll = Newspaper(newspaper_name=u"The Toilet Roll")
session.add(roll)
session.flush()

roll.entries = dictionary
session.flush()

for entry in Entry.query.all():
    print entry.entry_key, entry.entry_value
session.commit()

session.expire_all()

print Newspaper.query.filter_by(newspaper_id=1).one().entries

给予

foo bar
baz quux
{u'foo': u'bar', u'baz': u'quux'}

【讨论】：

我正在考虑在 python 中使用 SQLite3。不过，我不确定您的回答中与sqlalchemy 的关系是什么。

【解决方案4】：

一种解决方案是使用buzhug 代替pickle。这是一个纯 Python 解决方案，并保留了非常 Pythonic 的语法。我认为这是从搁置及其同类产品升级的下一步。它将处理您正在谈论的数据大小。它的大小限制为每个字段 2 GB（每个字段存储在单独的文件中）。

【讨论】：

【解决方案5】：

我从http://coverartarchive.org 捕获图像，虽然下载这么多图像很慢，但pickle 155 MB 没有问题：

$ ll
total 151756
-rw-rw-r--  1 rick rick 155208082 Oct 10 10:04 ipc.pickle

当我不再只为一张 CD 下载图像时，我会回来并用更大的泡菜限制更新这个答案。不幸的是，我还没有找到任何说明酸洗限制的地方......

【讨论】：