だが、私はこのような何かを持っているとしましょう：Pythonでデータ構造をファイルに永続化する最も簡単な方法は？
d = { "abc" : [1, 2, 3], "qwerty" : [4,5,6] }
への最も簡単な方法は、progammaticallyだ私は、後のpythonから読み込むことができるファイルにそれを取得しますか？
私は何とかPythonのソースとして保存することができます（手動ではない、Pythonスクリプト内から！）、そしてimportそれは、後に？
または私はJSONか何かを使用する必要がありますか？
pickleモジュールを使用してください。
import pickle
d = { "abc" : [1, 2, 3], "qwerty" : [4,5,6] }
afile = open(r'C:\d.pkl', 'wb')
pickle.dump(d, afile)
afile.close()
#reload object from file
file2 = open(r'C:\d.pkl', 'rb')
new_d = pickle.load(file2)
file2.close()
#print dictionary object loaded from file
print new_d
パスの平均の前にあるrは何ですか？ – Blorgbeard
また、それは私に "TypeError：テキストストリームにバイトを書き込めません"ということを与えています - それはPython 3.0では何か違うのですか？ – Blorgbeard
r "は生の文字列を表し、http://docs.python.org/reference/lexical_analysis.html#string-literalsで説明されています。基本的には、文字列内のバックスラッシュは文字エスケープではなく、リテラルのバックスラッシュとして含まれています（ただし、生の文字列はバックスラッシュで終了できません）。 – Miles
JSONライクな形式で保存する場合は、reprを使用してオブジェクトをシリアル化し、evalを使用して逆シリアル化します。
repr(object) -> stringReturn the canonical string representation of the object. For most object types,
eval(repr(object)) == object.
お選びください：Python Standard Library - Data Persistanceどちらが最も適切かは、あなたの具体的なニーズによって異なります。
pickleはおそらく "ファイルに任意のオブジェクトを書き込んでそれを復元する"ということで、カスタムクラスと循環参照を自動的に処理できます。
最高の酸洗い性能（速度および空間）のために、をHIGHEST_PROTOCOLで使用してください。
たとえば、あなたに永続的な辞書を与える棚上げモジュールを試してみてください。
import shelve
d = { "abc" : [1, 2, 3], "qwerty" : [4,5,6] }
shelf = shelve.open('shelf_file')
for key,val in d.items():
shelf[key] = val
shelf.close()
....
# reopen the shelf
shelf = shelve.open('shelf_file')
print shelf # => {'qwerty': [4, 5, 6], 'abc': [1, 2, 3]}
ちょうどあなたがファイル形式が読みやすいと修正になりたい場合は、あなたも使用することができ、以前の提案に追加しますYAML。それだけでなく、ネストされたdictsとリストが、より複雑なデータ構造のためのスケール（カスタムオブジェクトを含む、すなわちもの）のために非常にうまく機能し、その大きなプラスは、フォーマットが読み取り可能であることです。
JSONは、障害を持っているが、それはあなたのニーズを満たしているとき、それはまた、次のとおりです。
いることができpickleに多少似
json module
JSONは有効なPythonではありません。表面的に見えますが、いくつかのboolを使用すると、問題が表示されます（JSONはTrueとFalseを使用し、PythonはTrueとFalseを使用します）。また、JSON配列（dicts）には文字列キーしかありません。したがって、データ構造は正しく保存されません。 –
また、あなたはあなたが持っているもののために:-)はおそらく行き過ぎ取得Zope's Object Databaseより複雑でご覧になる場合がありますそれはうまくスケールされ、使用するのが難しくありません。
はここより夫婦の[データセット]（https://dataset.readthedocs.org/en/latest/）と[jsonpickle]（http://jsonpickle.github.io）。 – zekel