我曾经使用Matlab多年，现在开始接触Python，并且还在学习两者之间的区别。由于与其他人一起使用，我必须使用Jupyter笔记本。
有一件事情让我困惑不解，就是如何将变量保存到文件中以便在另一个脚本中加载。我需要运行一个处理数据的脚本，并生成多个变量。然后我想要将这些变量保存到文件中，并能够在另一个脚本中重新加载它们。
假设我的变量名为'wbl'，'wbr'和'body_ang'
在Matlab中，这很简单，使用以下代码:
save(filename,'wbl','wbr','body_ang')
然后我只需要使用以下代码加载变量：
load(filename)
我找不到Python中具有相同功能的东西。您可以使用numpy.save保存变量，但它不会保留变量名称。因此，除非您知道保存它们的顺序，否则无法重新创建它们。
我想要它们作为单独的变量，而不仅仅是数组的一部分（除非它们在加载后可以轻松地重新创建）。
这似乎是一个简单明显的事情，但我不知道如何做到。
import pickle
def save(filename, *args):
# Get global dictionary
glob = globals()
d = {}
for v in args:
# Copy over desired values
d[v] = glob[v]
with open(filename, 'wb') as f:
# Put them in the file
pickle.dump(d, f)
def load(filename):
# Get global dictionary
glob = globals()
with open(filename, 'rb') as f:
for k, v in pickle.load(f).items():
# Set each global variable to the value from the file
glob[k] = v
你可以同样地称呼它们：
save(filename,'wbl','wbr','body_ang')
load(filename)
这只适用于全局变量，所以下面的方法不起作用：
def foo():
u = 8
# "u" is not a global variable, so it can't be saved
# This will raise an Exception
save("bar", "u")
foo()
# Even if we did save "u", where do we put it now?
# The function isn't running, so we'd have it put it in globals
load("bar")
不过，使用global关键字可以帮助你：
def foo():
global u = 8
# "u" is a global variable, so everything will work fine
save("bar", "u")
# Delete it if you don't want "u" to stick around after function
del u
foo()
# Put "u" back in globals
load("bar")
pickle一样，将所有值映射到一个字典中，并在以后检索整个字典。这不是Python的特性，而是Jupyter Notebook的特性。使用%store命令可以将一个变量保存在一个笔记本中，以便在另一个笔记本中检索：
存储：
x = 10
%store x
Stored 'x' (int)
检索：
%store -r x
x
10
我能想到的一个选项是使用pickle文件
import pickle as pkl
with open('my_variables','wb') as f:
pkl.dump([wb1,wbr,body_ang],f)
import pickle as pkl
with open('my_variables','rb') as f:
new_script=pkl.load(f)
#这个链接可能会有所帮助：(https://www.jessicayung.com/how-to-use-pickle-to-save-and-load-variables-in-python/)
希望我能够帮到您，我对编程和Python还比较新。
import json
import inspect
def save_vars(fname, *args):
d = {}
caller_vars = inspect.stack()[1].frame.f_locals
for arg in args:
if arg in caller_vars:
d[arg] = caller_vars[arg]
with open(fname, 'w') as f:
f.write(json.dumps(d))
def load_vars(fname):
caller_vars = inspect.stack()[1].frame.f_locals
with open(fname, 'r') as f:
d = json.loads(f.read())
for k,v in d.items():
caller_vars[k] = v
将此模块保存在您当前的目录中，例如 myvars.py。
以下是如何使用它的方法：
sgal@diff$ python3
Python 3.9.0 (default, Nov 30 2020, 15:21:09)
>>> from myvars import *
>>> a,b,c=1,2,3
>>> save_vars('vars','a','b','c')
sgal@diff$ cat vars
{"a": 1, "b": 2, "c": 3}
sgal@diff$ python3
Python 3.9.0 (default, Nov 30 2020, 15:21:09)
>>> from myvars import *
>>> load_vars('vars')
>>> a
1
>>> b
2
>>> c
3
pickle吗？ - Epsi95