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你知道 Python 其實自帶了小型數據庫嗎

開發 前端
DBM(DataBase Manager)是一種文件系統,專門用于鍵值對的存儲,最初是在 Unix 平臺實現,現在其它平臺也可以用。對于 KV 模型,DBM 提供了一個輕量級、高效的存儲解決方案。

DBM

DBM(DataBase Manager)是一種文件系統,專門用于鍵值對的存儲,最初是在 Unix 平臺實現,現在其它平臺也可以用。對于 KV 模型,DBM 提供了一個輕量級、高效的存儲解決方案。

總的來說,DBM 具有如下特點:

  • 簡單快速:非常簡單易用,讀取和寫入操作都很快,適合存儲少量數據。
  • 鍵值對存儲:數據是以鍵值對形式存儲的,你可以像操作 Python 字典一樣。
  • 文件存儲:數據存在具體的文件中,可以輕松地備份和轉移。
  • 不支持復雜查詢:如果需要執行復雜查詢或需要關系型數據庫的功能,DBM 可能不是一個好選擇。

而 Python 標準庫提供了一個 dbm 模塊,它實現了 DBM 文件系統的功能,來看一下它的用法。

import dbm

# 第一個參數是文件名
# 第二個參數是模式,有以下幾種
#     r:只讀,要求文件必須存在,默認就是這個模式
#     w:可讀可寫,要求文件必須存在
#     c:可讀可寫,文件不存在會創建,存在則追加
#     n:可讀可寫,文件不存在會創建,存在則清空
# 第三個參數是權限,用八進制數字表示,默認 0o666,即可讀可寫不可執行
db = dbm.open("store", "c")

# 打開文件就可以存儲值了,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")

# 關閉文件,將內容寫到磁盤上
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。執行完后,當前目錄會多出一個 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,直接返回一個列表
print(db.keys())
"""
[b'corporation', b'name', b'age']
"""
# 判斷一個 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 key 對應的 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,會拋出 KeyError,我們可以使用 get 方法
print(db.get("NAME", b"unknown"))
"""
b'unknown'
"""
# 當然也可以使用 setdefault 方法,key 不存在時,自動寫進去
print(db.setdefault("gender", b"female"))
"""
b'female'
"""
print(db["gender"])
"""
b'female'
"""

非常簡單,當你需要存儲的數據量不適合放在內存中,但又沒必要引入數據庫,那么不妨試試使用 dbm 模塊吧。

當然啦,dbm 雖然很方便,但它只能持久化 bytes 對象,字符串也是轉成 bytes 對象之后再存儲的。所以除了 dbm 之外,還有一個標準庫模塊 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,區別就是 shelve 的序列化能力要更強,當然速度自然也就慢一些。

import shelve

# 第二個參數表示模式,默認是 c
# 因此文件不存在會創建,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": "大學生", "xueer": "醫生"}

# 關閉文件,刷到磁盤中
sh.close()

執行完之后,本地會多出一個 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': '大學生', 'xueer': '醫生'}
"""

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、和該類的實例對象存儲進去
sh["People"] = People
sh["p"] = p
sh.close()

執行完之后,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在當前的命名空間中
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,非常強大,當然它底層也是基于 pickle 實現的。如果你不需要存儲復雜的 Python 對象,只需要存儲字符串的話,那么還是推薦 dbm。

然后在使用 shelve 的時候,需要注意里面的一個坑。

import shelve

# 打開文件,設置鍵值對
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()

第一次打開文件創建兩個鍵值對,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。但是我們發現 sh["name"] 變了,而 sh["score"] 卻沒變,這是什么原因?

當我們修改 name 時,采用的是直接賦值的方式,會將原本內存里的值給替換掉。而修改 score時,是在原有值的基礎上做 append 操作,它的內存地址并沒有變。

所以可變對象在本地進行修改,shelve 默認是不會記錄的,除非創建新的對象,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]。

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

或者你在打開文件的時候,多指定一個參數 writeback。

import shelve

# 打開文件,設置鍵值對
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()

可以看到都發生改變了,但這個參數會導致額外的內存消耗。當指定 writeback=True 的時候,shelve 會將讀取的對象都放到一個內存緩存當中。比如我們操作了 20 個持久化的對象,但只修改了一個,剩余的 19 個只是查看并沒有做修改,但當 sh.close() 的時候,會將這 20 個對象都寫回去。

因為 shelve 不知道你會對哪個對象做修改,所以不管你是查看還是修改,都會放到緩存當中,然后再一次性都寫回去。這樣就會造成兩點影響:

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

因此加不加這個參數,由具體情況決定。

綜上所述,Python 算是自帶了小型數據庫,看看能不能在合適的場景中把它用上。

責任編輯:華軒 來源: 古明地覺的編程教室
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