我不知道你的第一个问题是什么，但如果你想保存一个字典到文件，你应该使用json库。查找加载和放置函数的文档。

Python有pickle模块专门用于这种事情。

这些函数是保存和加载几乎任何对象所需要的全部:

import pickle 

with open('saved_dictionary.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(dictionary, f)
        
with open('saved_dictionary.pkl', 'rb') as f:
    loaded_dict = pickle.load(f)

为了保存Python的集合，有shelve模块。

除非你真的想保留字典，否则我认为最好的解决方案是使用csv Python模块来读取文件。 然后，你得到行数据你可以改变member_phone或者其他你想要的; 最后，您可以再次使用CSV模块以相同的格式保存文件 当你打开它的时候。

阅读代码:

import csv

with open("my_input_file.txt", "r") as f:
   reader = csv.reader(f, delimiter=":")
   lines = list(reader)

编写代码:

with open("my_output_file.txt", "w") as f:
   writer = csv.writer(f, delimiter=":")
   writer.writerows(lines)

当然，你需要调整你的change()函数:

def change(lines):
    a = input('ID')
    for line in lines:
      if line[0] == a:
        d=str(input("phone"))
        line[3]=d
        break
    else:
      print "not"

对于字符串字典(例如您正在处理的字符串字典)，只能使用Python内置的文本处理功能来完成。

(注意，如果值是其他值，这将不起作用。)

with open('members.txt') as file:
    mdict={}
    for line in file:
        a, b, c, d = line.strip().split(':')
        mdict[a] = b + ':' + c + ':' + d

a = input('ID: ')
if a not in mdict:
    print('ID {} not found'.format(a))
else:
    b, c, d = mdict[a].split(':')
    d = input('phone: ')
    mdict[a] = b + ':' + c + ':' + d  # update entry
    with open('members.txt', 'w') as file:  # rewrite file
        for id, values in mdict.items():
            file.write(':'.join([id] + values.split(':')) + '\n')

Pickle可能是最好的选择，但如果有人想知道如何使用NumPy保存和加载字典到文件:

import numpy as np

# Save
dictionary = {'hello':'world'}
np.save('my_file.npy', dictionary) 

# Load
read_dictionary = np.load('my_file.npy',allow_pickle='TRUE').item()
print(read_dictionary['hello']) # displays "world"

供参考:NPY文件查看器

我还没有计时，但我打赌h5比pickle快;压缩后的文件大小几乎肯定更小。

import deepdish as dd
dd.io.save(filename, {'dict1': dict1, 'dict2': dict2}, compression=('blosc', 9))

保存并加载dict到文件:

def save_dict_to_file(dic):
    f = open('dict.txt','w')
    f.write(str(dic))
    f.close()

def load_dict_from_file():
    f = open('dict.txt','r')
    data=f.read()
    f.close()
    return eval(data)

当字典或其他数据可以很容易地映射到json格式时，我们也可以使用json模块。

import json

# Serialize data into file:
json.dump( data, open( "file_name.json", 'w' ) )

# Read data from file:
data = json.load( open( "file_name.json" ) )

这个解决方案带来很多好处，例如适用于Python 2。3. Python。此外，以JSON格式保存的数据可以方便地在许多不同的平台或程序之间传输。这些数据也是人类可读的。

我建议使用JSON格式而不是pickle格式保存数据，因为JSON的文件是人类可读的，这使得您的调试更容易，因为您的数据很小。JSON文件也被其他程序用来读取和写入数据。你可以在这里阅读更多信息

你需要安装JSON模块，你可以用pip:

pip install json


# To save the dictionary into a file:
json.dump( data, open( "myfile.json", 'w' ) )

这将创建一个名为myfile的json文件。

# To read data from file:
data = json.load( open( "myfile.json" ) )

读取并存储myfile。数据对象中的Json数据。

由于Pickle有一些安全问题，并且速度较慢(来源)，我将选择JSON，因为它快速，内置，人类可读，并且可互换:

import json
data = {'another_dict': {'a': 0, 'b': 1}, 'a_list': [0, 1, 2, 3]}
# e.g. file = './data.json' 
with open(file, 'w') as f: 
    json.dump(data, f)

阅读也很简单:

with open(file, 'r') as f:
    data = json.load(f)

这类似于这个答案，但是正确地实现了文件处理。

如果性能改进仍然不够，我强烈推荐orjson，快速，正确的JSON库，用于Rust之上的Python构建。

file_name = open("data.json", "w")
json.dump(test_response, file_name)
file_name.close()

或者使用上下文管理器，这更好:

with open("data.json", "w") as file_name:
    json.dump(test_response, file_name)

我喜欢使用漂亮的打印模块以非常友好的可读形式存储字典:

import pprint

def store_dict(fname, dic):
    with open(fname, "w") as f:
        f.write(pprint.pformat(dic, indent=4, sort_dicts=False))
        # note some of the defaults are: indent=1, sort_dicts=True

然后，在恢复时，读入文本文件并eval()它将字符串转换回dict:

def load_file(fname):
    try:
        with open(fname, "r") as f:
            dic = eval(f.read())
    except:
        dic = {}
    return dic