import lmdb

lmdb_img_name = "test.lmdb"
env = lmdb.open(lmdb_img_name, map_size=1e6) with env.begin(write=True) as txn:
txn.put("key", "xxxxxxxxxxxxxxxxxx")
txn.put("key2", "?")
txn.put("key3", "some value")
#txn.commit()
env.close() env = lmdb.open(lmdb_img_name, readonly=True)
with env.begin() as txn:
print txn.get(b'key') cursor = txn.cursor()
for key, value in cursor:
print(key, value)

更多见:http://blog.csdn.net/ayst123/article/details/44077903,摘录如下:

write

db_img = lmdb.Environment(lmdb_img_name,map_size=int(1e12))
txn_img = db_img.begin(write=True,buffers=True)
datum_img = getImgDatum(img_path)
txn_img.put(key,datum_img.SerializeToString())
txn_img.commit()
db_img.close()

这里,先建立lmdb的instance, db_img。 然后开始txn(可能有很多个开始?)。 put 存放,最后一定注意要commit()。不然根本没有存进去,检查下生成的lmdb文件就能看出。最后,close()

这里生成datum是用caffe自带的函数,做io.py里,叫caffe.io.array_to_datum, 将array变成datum.

Note:

datum存的时候一定要用datum.SerializeToString(), 将它变成string()

分段write

for ind,obj in enumerate(list):
if ind%100=0:
txn.commit()
txn = env.begin(write=True) txn.commit()
env.close()

每一次commit 后,需要再定义一次 txn=env.begin(write=True) 
for loop 外面最后再 commit

Read

img_lmdb = imdb.open("name")
txn= img_lmdb.begin()
cursor = txn.cursor()
cursor.iternext()
key = cursor.key()
value = cursor.value() datum = caffe_pb2.Datum()
datum.ParseFromString(value)

Note:

cursor 第一个是空的, iternext()后是第一个值

循环

txn = … 
cursor = txn.cursor() 
for ( idx, (key, value) ) in enumerate(cursor): 
…………….

这就可以循环找了

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