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你知道 Python 其實(shí)自帶了小型數(shù)據(jù)庫嗎

開發(fā) 前端
DBM(DataBase Manager)是一種文件系統(tǒng),專門用于鍵值對的存儲(chǔ),最初是在 Unix 平臺(tái)實(shí)現(xiàn),現(xiàn)在其它平臺(tái)也可以用。對于 KV 模型,DBM 提供了一個(gè)輕量級(jí)、高效的存儲(chǔ)解決方案。

DBM

DBM(DataBase Manager)是一種文件系統(tǒng),專門用于鍵值對的存儲(chǔ),最初是在 Unix 平臺(tái)實(shí)現(xiàn),現(xiàn)在其它平臺(tái)也可以用。對于 KV 模型,DBM 提供了一個(gè)輕量級(jí)、高效的存儲(chǔ)解決方案。

總的來說,DBM 具有如下特點(diǎn):

  • 簡單快速:非常簡單易用,讀取和寫入操作都很快,適合存儲(chǔ)少量數(shù)據(jù)。
  • 鍵值對存儲(chǔ):數(shù)據(jù)是以鍵值對形式存儲(chǔ)的,你可以像操作 Python 字典一樣。
  • 文件存儲(chǔ):數(shù)據(jù)存在具體的文件中,可以輕松地備份和轉(zhuǎn)移。
  • 不支持復(fù)雜查詢:如果需要執(zhí)行復(fù)雜查詢或需要關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的功能,DBM 可能不是一個(gè)好選擇。

而 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫提供了一個(gè) dbm 模塊,它實(shí)現(xiàn)了 DBM 文件系統(tǒng)的功能,來看一下它的用法。

import dbm

# 第一個(gè)參數(shù)是文件名
# 第二個(gè)參數(shù)是模式,有以下幾種
#     r:只讀,要求文件必須存在,默認(rèn)就是這個(gè)模式
#     w:可讀可寫,要求文件必須存在
#     c:可讀可寫,文件不存在會(huì)創(chuàng)建,存在則追加
#     n:可讀可寫,文件不存在會(huì)創(chuàng)建,存在則清空
# 第三個(gè)參數(shù)是權(quán)限,用八進(jìn)制數(shù)字表示,默認(rèn) 0o666,即可讀可寫不可執(zhí)行
db = dbm.open("store", "c")

# 打開文件就可以存儲(chǔ)值了,key 和 value 必須是字符串或 bytes 對象
db["name"] = "S せんせい"
db["age"] = "18"
db[b"corporation"] = "小摩".encode("utf-8")

# 關(guān)閉文件,將內(nèi)容寫到磁盤上
db.close()

非常簡單,就像操作字典一樣,并且 key 是唯一的,如果存在則替換。執(zhí)行完后,當(dāng)前目錄會(huì)多出一個(gè) store.db 文件。

圖片圖片

我們打開它,然后讀取剛才寫入的鍵值對。

import dbm

db = dbm.open("store", "c")

# 獲取所有的 key,直接返回一個(gè)列表
print(db.keys())
"""
[b'corporation', b'name', b'age']
"""
# 判斷一個(gè) key 是否存在,key 可以是字符串或 bytes 對象
print("name" in db, "NAME" in db)
"""
True False
"""
# 獲取一個(gè) key 對應(yīng)的 value,得到的是 bytes 對象
print(db["name"].decode("utf-8"))
print(db[b"corporation"].decode("utf-8"))
"""
S せんせい
小摩
"""
# key 如果不存在,會(huì)拋出 KeyError,我們可以使用 get 方法
print(db.get("NAME", b"unknown"))
"""
b'unknown'
"""
# 當(dāng)然也可以使用 setdefault 方法,key 不存在時(shí),自動(dòng)寫進(jìn)去
print(db.setdefault("gender", b"female"))
"""
b'female'
"""
print(db["gender"])
"""
b'female'
"""

非常簡單,當(dāng)你需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量不適合放在內(nèi)存中,但又沒必要引入數(shù)據(jù)庫,那么不妨試試使用 dbm 模塊吧。

當(dāng)然啦,dbm 雖然很方便,但它只能持久化 bytes 對象,字符串也是轉(zhuǎn)成 bytes 對象之后再存儲(chǔ)的。所以除了 dbm 之外,還有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫模塊 shelve,它可以持久化任意對象。

shelve

shelve 的使用方式和 dbm 幾乎是一致的,區(qū)別就是 shelve 的序列化能力要更強(qiáng),當(dāng)然速度自然也就慢一些。

import shelve

# 第二個(gè)參數(shù)表示模式,默認(rèn)是 c
# 因此文件不存在會(huì)創(chuàng)建,存在則追加
sh = shelve.open("shelve")

sh["name"] = ["S 老師", "高老師", "電烤??架"]
sh["age"] = {18}
sh["job"] = {"tutu": "大學(xué)生", "xueer": "醫(yī)生"}

# 關(guān)閉文件,刷到磁盤中
sh.close()

執(zhí)行完之后,本地會(huì)多出一個(gè) shelve.db 文件,下面來讀取它。

import shelve

sh = shelve.open("shelve")

print(sh["name"])
print(sh["name"][2] == "電烤??架")
"""
['S 老師', '高老師', '電烤??架']
True
"""
print(sh["age"])
"""
{18}
"""
print(sh["job"])
"""
{'tutu': '大學(xué)生', 'xueer': '醫(yī)生'}
"""

sh.close()

讀取出來的就是原始的對象,我們可以直接操作它。

然后自定義類的實(shí)例對象也是可以的。

import shelve

class People:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    @property
    def print_info(self):
        return f"name is {self.name}, age is {self.age}"

sh = shelve.open("shelve")

p = People("群主", 58)
# 將類、和該類的實(shí)例對象存儲(chǔ)進(jìn)去
sh["People"] = People
sh["p"] = p
sh.close()

執(zhí)行完之后,我們打開它。

import shelve

sh = shelve.open("shelve")

# 需要注意的是,People 是我們自己定義的類
# 如果你想要將其還原出來,那么該類必須要出現(xiàn)在當(dāng)前的命名空間中
try:
    sh["People"]
except AttributeError as e:
    print(e)
    """
    Can't get attribute 'People' on <module ...>
    """

class People:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    @property
    def print_info(self):
        return f"name is {self.name}, age is {self.age}"

print(sh["People"] is People)
"""
True
"""
print(sh["p"].print_info)
"""
name is 群主, age is 58
"""
print(sh["People"]("群主", 38).print_info)
"""
name is 群主, age is 38
"""

這就是 shelve 模塊,非常強(qiáng)大,當(dāng)然它底層也是基于 pickle 實(shí)現(xiàn)的。如果你不需要存儲(chǔ)復(fù)雜的 Python 對象,只需要存儲(chǔ)字符串的話,那么還是推薦 dbm。

然后在使用 shelve 的時(shí)候,需要注意里面的一個(gè)坑。

import shelve

# 打開文件,設(shè)置鍵值對
sh = shelve.open("shelve")
sh["name"] = "古明地覺"
sh["score"] = [80, 80, 80]
sh.close()

# 重新打開文件,修改鍵值對
sh = shelve.open("shelve")
sh["name"] = "芙蘭朵露"
sh["score"].append(90)
sh.close()

# 再次重新打開文件,查看鍵值對
sh = shelve.open("shelve")
print(sh["name"])
print(sh["score"])
"""
芙蘭朵露
[80, 80, 80]
"""
sh.close()

第一次打開文件創(chuàng)建兩個(gè)鍵值對,第二次打開文件將鍵值對修改,第三次打開文件查看鍵值對。但是我們發(fā)現(xiàn) sh["name"] 變了,而 sh["score"] 卻沒變,這是什么原因?

當(dāng)我們修改 name 時(shí),采用的是直接賦值的方式,會(huì)將原本內(nèi)存里的值給替換掉。而修改 score時(shí),是在原有值的基礎(chǔ)上做 append 操作,它的內(nèi)存地址并沒有變。

所以可變對象在本地進(jìn)行修改,shelve 默認(rèn)是不會(huì)記錄的,除非創(chuàng)建新的對象,并把原有的對象給替換掉。所以 sh["score"].append(90) 之后,sh["score"] 仍是 [80, 80, 80],而不是 [80, 80, 80, 90]。

因?yàn)?shelve 沒有記錄對象自身的修改,如果想得到期望的結(jié)果,一種方法是把對象整體換掉。也就是讓 sh["score"] = [80, 80, 80, 90],這樣等于是創(chuàng)建了一個(gè)新的對象并重新賦值,是可行的。

或者你在打開文件的時(shí)候,多指定一個(gè)參數(shù) writeback。

import shelve

# 打開文件,設(shè)置鍵值對
sh = shelve.open("shelve")
sh["name"] = "古明地覺"
sh["score"] = [80, 80, 80]
sh.close()

# 重新打開文件,修改鍵值對
sh = shelve.open("shelve", writeback=True)
sh["name"] = "芙蘭朵露"
sh["score"].append(90)
sh.close()

# 再次重新打開文件,查看鍵值對
sh = shelve.open("shelve")
print(sh["name"])
print(sh["score"])
"""
芙蘭朵露
[80, 80, 80, 90]
"""
sh.close()

可以看到都發(fā)生改變了,但這個(gè)參數(shù)會(huì)導(dǎo)致額外的內(nèi)存消耗。當(dāng)指定 writeback=True 的時(shí)候,shelve 會(huì)將讀取的對象都放到一個(gè)內(nèi)存緩存當(dāng)中。比如我們操作了 20 個(gè)持久化的對象,但只修改了一個(gè),剩余的 19 個(gè)只是查看并沒有做修改,但當(dāng) sh.close() 的時(shí)候,會(huì)將這 20 個(gè)對象都寫回去。

因?yàn)?shelve 不知道你會(huì)對哪個(gè)對象做修改,所以不管你是查看還是修改,都會(huì)放到緩存當(dāng)中,然后再一次性都寫回去。這樣就會(huì)造成兩點(diǎn)影響:

  • shelve 會(huì)把我們使用的對象放到內(nèi)存的另一片空間中,等于是額外拷貝了一份。
  • 雖然操作了 N 個(gè)對象,但只修改了 1 個(gè),而 shelve 會(huì)把 N 個(gè)對象都重新寫回去,從而造成性能上的問題,導(dǎo)致效率降低。

因此加不加這個(gè)參數(shù),由具體情況決定。

綜上所述,Python 算是自帶了小型數(shù)據(jù)庫,看看能不能在合適的場景中把它用上。

責(zé)任編輯:華軒 來源: 古明地覺的編程教室
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