最近发现的 3 个 Python 轻量级数据库,好用到爆!

Python七号

共 1958字,需浏览 4分钟

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2022-06-01 17:39

你好,我是征哥,在写程序的时候经常会需要将数据保存到本地,比如是配置文件,或者是中间过程数据,通过情况下我会选择 json、pickle 或者 sqlite。但是他们都有点不大方便。

比如 json 和 pickle,需要先序列化保存到文件,读的时候再反序列化成 Python 对象。往往搞不清楚是 load 还是 dump,是 loads 还是 dumps,需要查下文档。而 sqlite,虽然是文件数据库,但用起来和大的数据库 MySQL 的复杂度也差不多。

今天分享一下这些专门为 Python 打造的轻量级数据库,使用起来真的简单到爆,写代码时没有记忆负担。

Shelve

如果说 Python 中的字典(dict)是保存在内存中的,那么标准库 shelve[1] 就像是保存在文件中的字典,它的值可以为为任意 pickle 模块能够处理的 Python 对象,这包括大部分类实例、递归数据类型,以及包含大量共享子对象的对象,它的键则为普通的字符串。

使用方法:shelve.open(filename, flag='c', protocol=None, writeback=False)

示例代码如下,可以看下注释:

import shelve

# 写入
db = shelve.open("store")
db["data"] = {"name""Python七号""author""somenzz"}
db.close()

# 会生成文件 store.db

# 推荐这种写法 
with shelve.open("store"as db:
    db["data"] = {"name""Python七号""author""somenzz"}


#读取
with shelve.open("store"as db:
    print(db["data"])

#out {'name': 'Python七号', 'author': 'somenzz'}

pickleDB

pickleDB[2] 是一个轻量级且简单的键值对存储。它建立在 Python 的 simplejson 模块之上,并受到 redis 的启发。可以通过 pip install pickledb 进行安装。

使用方法:

>>> import pickledb
>>> db = pickledb.load('example.db', auto_dump = False)
>>> db.set('name''Python七号')
True
>>> db.get('name')
'Python七号'
>>> db.dump()
True

TinyDB

与 pickleDB 和 Shelve 类似,TinyDB 是另一种快速且轻量级的键值对存储。TinyDB[3] 的优点是非常快,非常简单易用。TinyDB 的接口类似于许多键值存储,但提供了许多附加功能,例如编写自己的存储中间件能力。

用法:

import tinydb

db = tinydb.TinyDB("store.json")
db.insert({"name""Python七号"})
db.insert({"author""somenzz"})
results = db.all()
print(results)

# output [{'name': 'Python七号'}, {'author': 'somenzz'}]

还可以这样用:

>>> from tinydb import TinyDB, Query
>>> db = TinyDB('path/to/db.json')
>>> User = Query()
>>> db.insert({'name''Python七号''author''somenzz'})
>>> db.search(User.name == 'Python七号')
[{'name''Python七号''author''somenzz'}]

是不是很方便?

最后的话

本文分享了 3 个轻量级的 Python 文件型数据库,它们都非常简单易用,希望对你的编程有所帮助。独学而无友,则孤陋而寡闻,因此我组建了一个纯技术交流群,关注公众号「Python七号」回复「入群」加入技术交流群。

参考资料

[1]

shelve: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/shelve.html

[2]

pickleDB: https://pythonhosted.org/pickleDB/

[3]

TinyDB: https://tinydb.readthedocs.io/en/latest/


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