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一個純Python編寫的輕量級數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)分析與開發(fā) ? 來源:數(shù)據(jù)分析與開發(fā) ? 作者:數(shù)據(jù)分析與開發(fā) ? 2022-10-28 14:16 ? 次閱讀
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TinyDB 是一個純 Python 編寫的輕量級數(shù)據(jù)庫,一共只有1800行代碼,沒有外部依賴項(xiàng)。

TinyDB的目標(biāo)是降低小型 Python 應(yīng)用程序使用數(shù)據(jù)庫的難度,對于一些簡單程序而言與其用 SQL 數(shù)據(jù)庫,不如就用TinyDB, 因?yàn)樗腥缦绿攸c(diǎn):

  • 輕便:當(dāng)前源代碼有 1800 行代碼(大約 40% 的文檔)和 1600 行測試代碼。
  • 可隨意遷移:在當(dāng)前文件夾下生成數(shù)據(jù)庫文件,不需要任何服務(wù),可以隨意遷移。
  • 簡單:TinyDB 通過提供簡單干凈的 API 使得用戶易于使用。
  • 用純 Python 編寫:TinyDB 既不需要外部服務(wù)器,也不需要任何來自 PyPI 的依賴項(xiàng)。
  • 適用于 Python 3.6+ 和 PyPy3:TinyDB 適用于所有現(xiàn)代版本的 Python 和 PyPy。
  • 強(qiáng)大的可擴(kuò)展性:您可以通過編寫中間件修改存儲的行為來輕松擴(kuò)展 TinyDB。
  • 100% 測試覆蓋率:無需解釋。

1.準(zhǔn)備

開始之前,需要先安裝它

pip installtinydb

2.簡單的增刪改查示例

初始化一個DB文件:

fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')

這樣就在當(dāng)前文件夾下生成了一個名為 `db.json` 的數(shù)據(jù)庫文件。

往里面插入數(shù)據(jù)
fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.insert({'type': 'apple', 'count': 7})
db.insert({'type': 'peach', 'count': 3})
可以看到,我們可以直接往數(shù)據(jù)庫里插入字典數(shù)據(jù),不需要任何處理。下面是批量插入的方法:
db.insert_multiple([
{'name': 'John', 'age': 22},
{'name': 'John', 'age': 37}])
db.insert_multiple({'int': 1, 'value': i} fori inrange(2))

查詢所有數(shù)據(jù)

fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.all()
# [{'count': 7, 'type': 'apple'}, {'count': 3, 'type': 'peach'}]
除了 .all() 我們還可以使用for循環(huán)遍歷db:
fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')
foritem indb:
print(item)
# {'count': 7, 'type': 'apple'}
# {'count': 3, 'type': 'peach'}
如果你需要搜索特定數(shù)據(jù),可以使用Query():
fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')
Fruit = Query()
db.search(Fruit.type == 'peach')
# [{'count': 3, 'type': 'peach'}]
db.search(Fruit.count > 5)
# [{'count': 7, 'type': 'apple'}]

更新數(shù)據(jù):

fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.update({'foo': 'bar'})

# 刪除某個Key
fromtinydb.operations importdelete
db.update(delete('key1'), User.name == 'John')
刪除數(shù)據(jù)

刪除數(shù)據(jù)也可以使用類似的條件語句:

fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.remove(Fruit.count < 5)
db.all()
# [{'count': 10, 'type': 'apple'}]
清空整個數(shù)據(jù)庫:
fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.truncate()
db.all()
# []

3.高級查詢

除了點(diǎn)操作符訪問數(shù)據(jù),你還可以用原生的dict訪問表示法:
# 寫法1
db.search(User.country-code == 'foo')
# 寫法2
db.search(User['country-code'] == 'foo')
這兩種寫法是等效的。

另外在常見的查詢運(yùn)算符(==, <, >, ...)之外,TinyDB還支持where語句:

fromtinydb importwhere
db.search(where('field') == 'value')
這等同于:
db.search(Query()['field'] == 'value')
這種語法還能訪問嵌套字段:
db.search(where('birthday').year == 1900)
# 或者
db.search(where('birthday')['year'] == 1900)
Any 查詢方法:
db.search(Group.permissions.any(Permission.type == 'read'))
# [{'name': 'user', 'permissions': [{'type': 'read'}]},
# {'name': 'sudo', 'permissions': [{'type': 'read'}, {'type': 'sudo'}]},
# {'name': 'admin', 'permissions':
# [{'type': 'read'}, {'type': 'write'}, {'type': 'sudo'}]}]
檢查單個項(xiàng)目是否包含在列表中:
db.search(User.name.one_of(['jane', 'john']))
TinyDB還支持和Pandas類似的邏輯操作:
# Negate a query:
db.search(~ (User.name == 'John'))
# Logical AND:
db.search((User.name == 'John') & (User.age <= 30))
# Logical OR:
db.search((User.name == 'John') | (User.name == 'Bob'))
TinyDB的介紹就到這里,你還可以訪問他們的官方文檔,查看更多的使用方法:

https://tinydb.readthedocs.io/en/latest/usage.html

尤其是想基于TinyDB做些存儲優(yōu)化的同學(xué),你們可以詳細(xì)閱讀 Storage & Middleware 章節(jié)。

審核編輯 :李倩


聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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原文標(biāo)題:一個純 Python 編寫的輕量級數(shù)據(jù)庫 -- TinyDB

文章出處:【微信號:DBDevs,微信公眾號:數(shù)據(jù)分析與開發(fā)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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