四种常见的方法在这里：
【Python】存储字典的四种方法_python 存储字典-CSDN博客
但是，有个问题：使用上面的几种常见方法，每次更新数据只能全部载入，然后添加数据后再全部覆盖写入到硬盘。文件小的时候还好，如果文件较大，读取写入都要花上一些时间，且对硬盘寿命不友好。
我尝试过使用h5来保存字典，将数据转为DataFrame后.tohdf()。但是得到的文件非常大，没有继续研究。
这里另外提供一种可以增量更新的方法：
简单来说就是模仿np.savez()的代码逻辑，使用zipfile将字典数据保存为npz，支持增量更新，支持数据压缩，支持选择性读取，也可以使用dict()将全部数据载入为dict格式。下面是对应的函数代码：
def save_zip(file, data_dict, compress=False, allow_pickle=True, pickle_kwargs=None):"""the `file` argument can accept file, str, or pathlib.Path objects."""import zipfilefrom numpy.lib import formatif not hasattr(file, 'write'):file = os.fspath(file)if not file.endswith('.npz'):file = file + '.npz'compression = zipfile.ZIP_STOREDif compress:compression = zipfile.ZIP_DEFLATED# compression = zipfile.ZIP_BZIP2zf = zipfile.ZipFile(file, mode="a", compression=compression, allowZip64=True)for key, val in data_dict.items():with zf.open(key + '.npy', 'w', force_zip64=True) as fid: # always force zip64, gh-10776format.write_array(fid, np.asanyarray(val), allow_pickle=allow_pickle, pickle_kwargs=pickle_kwargs)zf.close()可以看到与np.savez()的代码原理一样，只不过我把两个函数集成到了一起，然后将zipfile的mode改成了'a'，就可以支持增量更新了，需要什么其他功能可以继续修改该函数。
使用方法，demo：
import pickledef save_zip():pass# Load pickle dict data
path = 'data_dict.pkl'
data_dict = pd.read_pickle(path)# Save to npz
save_path = 'data_dict.npz'
save_zip(save_path, data_dict, compress=True)# Load npz
npz_obj = np.load(save_path )
print(npz_obj[key])# Convert to dict
data_dict1 = dict(npz_obj)如果不嫌保存的文件大一点，可以设置compress=False。如果想要压缩到更小，可以将save_zip函数中的compression = zipfile.ZIP_BZIP2注释打开。
压缩后，读取全部数据需要的时间会多一些！