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我正在为色盲人士开发一个应用程序，使他们能够顺利上网。我有一组颜色，比如说 A ，它由色盲人看到的所有颜色组成。集合 A 是使用涉及数百万种颜色的大型计算来计算的。集合 A 独立于我的应用程序中的输入，即集合 A 对我来说就像一个“常数”（就像数学中的“pi”）。现在我想存储集合 A，这样每当我运行我的应用程序时，它就可以在没有任何额外计算成本的情况下使用，即我不必每次运行我的应用程序时都计算 A。

我的尝试：我认为这可以通过构建一个具有一个常量的类来完成，但是可以在不为一个常量创建任何特殊类的情况下完成吗？

我正在使用 Python！

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不需要上课。您希望将计算的值存储在磁盘上并在启动时再次加载它们：为此您需要查看搁置或泡菜库。

于 2013-02-12T04:48:50.790 回答
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是的，你当然可以用 Python 做到这一点

如果你的常量只是一个数字——比如说，你刚刚发现了tau——那么你只需在一个模块中声明它，然后将该模块导入所有其他源文件中：

常量.py：

# Define my new super-useful number
TAU = 6.28318530718

其他地方：

from constants import TAU # Look, no calculations!

扩展一点，如果你有一个更复杂的结构，比如字典，需要很长时间来计算，那么你可以在你的模块中声明它：

常量.py：

# Verified results of the national survey
PEPSI_CHALLENGE = {
    'Pepsi': 0.57,
    'Coke': 0.43,
}

您可以对越来越复杂的数据执行此操作。最终，问题在于编写常量模块变得越来越难，数据越复杂，如果偶尔重新计算要缓存的值，更新可能会特别困难。在这种情况下，您希望查看酸洗数据，可能是计算数据的 python 脚本的最后一步，然后将该数据加载到您导入的模块中。

为此，请导入 pickle，并将单个对象转储到磁盘文件中：

重新计算.py：

# Here is the script that computes a small value from the hugely complicated domain:
import random
from itertools import groupby
import pickle

# Collect all of the random numbers
random_numbers = [random.randint(0,10) for r in xrange(1000000)]

# TODO: Check this -- this should definitely be 7
most_popular = max(groupby(sorted(random_numbers)),
                           key=lambda(x, v):(len(list(v)),-L.index(x)))[0]

# Now save the most common random number to disk, using pickle
# Almost any object is picklable like this, but check the docs for the exact details
pickle.dump(most_popular, open('data_cache','w'))

现在，在您的常量文件中，您可以简单地从磁盘上的文件中读取腌制数据，并使其可用而无需重新计算：

常量.py：

import pickle

most_popular = pickle.load(open('data_cache'))

其他地方：

from constants import most_popular
于 2013-02-12T05:13:16.063 回答