python之shelve模块详解
一、定义
Shelve是对象持久化保存方法,将对象保存到文件里面,缺省(即默认)的数据存储文件是二进制的。
二、用途
可以作为一个简单的数据存储方案。
三、用法
使用时,只需要使用open函数获取一个shelf对象,然后对数据进行增删改查操作,在完成工作、并且将内存存储到磁盘中,最后调用close函数变回将数据写入文件。
四、关联模块Anydbm
相同点:
1.anydbm, shelve 都是对象持久化保存方法,将对象保存到文件里面,缺省的数据存储文件是二进制的。这两个模块允许我们将一个磁盘上的文件与一个”dict-like”对象(类字典对象)关联起来,操作这个“dict-like”对象,就像操作dict对象一项,最后可以将“dict-like”的数据持久化到文件。
2.都可以使用open函数。 区别:
anydbm的key和value的类型必须都是字符串,而shelve的key要求必须是字符串,value则可以是任意合法的python数据类型。
五、方法
1.shelve.open(filename, flag=’c’, protocol=None, writeback=False):创建或打开一个shelve对象。shelve默认打开方式支持同时读写操作。
filename是关联的文件路径。
可选参数flag,默认为‘c’,如果数据文件不存在,就创建,允许读写;可以是: ‘r’: 只读;’w’: 可读写; ‘n’: 每次调用open()都重新创建一个空的文件,可读写。
protocol:是序列化模式,默认值为None。具体还没有尝试过,从pickle的资料中查到以下信息【protocol的值可以是1或2,表示以二进制的形式序列化】 2.shelve.close()
同步并关闭shelve对象。
注意:每次使用完毕,都必须确保shelve对象被安全关闭。同样可以使用with语句
with shelve.open('spam') as db:
db['eggs'] = 'eggs'
六、writeback参数
writeback:默认为False。当设置为True以后,shelf将会将所有从DB中读取的对象存放到一个内存缓存。当我们close()打开的shelf的时候,缓存中所有的对象会被重新写入DB。
writeback方式有优点也有缺点。
优点是减少了我们出错的概率,并且让对象的持久化对用户更加的透明了;但这种方式并不是所有的情况下都需要,首先,使用writeback以后,shelf在open()的时候会增加额外的内存消耗,并且当DB在close()的时候会将缓存中的每一个对象都写入到DB,这也会带来额外的等待时间。因为shelve没有办法知道缓存中哪些对象修改了,哪些对象没有修改,因此所有的对象都会被写入。 注意:为了保存增、删、改的内容,建议显示的标明writeback=True。
# 七、代码示例
# 1.创建一个shelf对象,直接使用open函数即可 import shelve
s = shelve.open('test_shelf.db') #
try:
s['kk'] = {'int': 10, 'float': 9.5, 'String': 'Sample data'}
s['MM'] = [1, 2, 3]
finally:
s.close() # 2.如果想要再次访问这个shelf,只需要再次shelve.open()就可以了,然后我们可以像使用字典一样来使用这个shelf import shelve
try:
s = shelve.open('test_shelf.db')
value = s['kk']
print(value)
finally:
s.close() # 3.对shelf对象,增、删、改操作 import shelve
s = shelve.open('test_shelf.db', flag='w', writeback=True)
try:
# 增加
s['QQQ'] = 2333
# 删除
del s['MM']
# 修改
s['kk'] = {'String': 'day day up'}
finally:
s.close() # 注意:flag设置为‘r’-只读模式,当程序试图去修改一个以只读方式打开的DB时,将会抛一个访问错误的异常。异常的具体类型取决于anydbm这个模块在创建DB时所选用的DB。异常举例:anydbm.error: need ‘c’ or ‘n’ flag to open new db # 4.循环遍历shelf对象 import shelve
s = shelve.open('test_shelf.db')
try:
# 方法一:
for item in s.items():
print ('键[{}] = 值[{}]'.format(item[0], s[item[0]]))
# 方法二:
for key, value in s.items():
print(key, value)
finally:
s.close() # 5.备注一个错误:
# open中的参数filename,起初认为需要手动新建一个.db,或者.dat的文件,目前电脑中无任何真正的数据库文件,所以采用了新建txt文件,修改后缀的方法创建.db,或者.dat的文件。
# 解释器报错,提示内容为:"anydbm.error: db type could not be determined",
# 原因是是filename已经存在,并且格式与shelve不符,所以提示 “db type could not be determined”。
# 解决方法是,删除该文件。首次运行后会自动生成该filename文件。
# 6.稍微复杂些的案例,实现一个简单提问式的数据库 # encoding:utf-8
# 2018/3/8 # 简单的数据库 import sys,shelve def print_help():
'存储(增加)、查找、更新(修改)、循环打印、删除、退出、帮助'
print('The available commons are: ')
print('store : Stores information about a person')
print('lookup : Looks up a person from ID numbers')
print("update : Update a person's information from ID number")
print('print_all: Print all informations')
print("delete : Delete a person's information from ID number")
print('quit : Save changes and exit')
print('? : Print this message') def store_people(db):
pid = input('Please enter a unique ID number: ')
person = {}
person['name'] = input('Please enter the name: ')
person['age'] = input('Please enter the age: ')
person['phone'] = input('Please enter the phone: ')
db[pid] = person
print("Store information: pid is %s, information is %s" % (pid, person)) def lookup_people(db):
pid = input('Please enter the number: ')
field = input('What would you like to know? (name, age, phone) ')
if pid in db.keys():
value = db[pid][field]
print("Pid %s's %s is %s" % (pid, field, value))
else:
print('Not found this number') def update_people(db):
pid = input('Please enter the number: ')
field = input('What would you like to update? (name, age, phone) ')
newvalue = input('Enter the new information: ')
if pid in db.keys():
value = db[pid]
value[field] = newvalue
print("Pid %s's %s update information is %s" % (pid, field, newvalue))
else:
print("Not found this number, can't update") def delete_people(db):
pid = input('Please enter the number: ')
if pid in db.keys():
del db[pid]
print("pid %s's information delete done" % pid)
else:
print( "Not found this number, can't delete") def print_all_people(db):
print( 'All information are: ')
for key, value in db.items():
print(key, value) def enter_cmd():
cmd = input('Please enter the cmd(? for help): ')
cmd = cmd.strip().lower()
return cmd def main():
database = shelve.open('database201803.dat', writeback=True)
try:
while True:
cmd = enter_cmd()
if cmd == 'store':
store_people(database)
elif cmd == 'lookup':
lookup_people(database)
elif cmd == 'update':
update_people(database)
elif cmd == 'print_all':
print_all_people(database)
elif cmd == 'delete':
delete_people(database)
elif cmd == '?':
print_help()
elif cmd == 'quit':
return
finally:
database.close() if __name__ == '__main__':
main()
# shelve模块比pickle模块简单,只有一个open函数,返回类似字典的对象,可读可写;
# key必须为字符串,而值可以是python所支持的数据类型
# shelve模块(**)------可以当做数据库用,以后基本不会用,(可以很方面的往文件中写数据类型和读)
import shelve #存取很方便(可以做一个简单的数据存储方案)
f=shelve.open(r'sheve.txt')
f['stu1_info']={'name':'egon','age':18,'hobby':['piao','smoking','drinking']} #存
f['stu2_info']={'name':'gangdan','age':53}
f['school_info']={'website':'http://www.pypy.org','city':'beijing'}
print(f['stu1_info']['hobby'])
f.close() import shelve
d=shelve.open(r'a.txt') #生成三个文件分别是:a.txt.bak\a.txt.dat\a.txt.dir
d['tom']={'age':18,'sex':'male'} #存的时候会生成三个文件,不用管,是python的一种处理机制
print(d['tom']['sex']) #可以取出字典中的key对应的value
print(d['tom']) #取出tom对应的字典
d.close() import shelve
d=shelve.open(r'a.txt',writeback=True) #writeback=True,对子字典修改完后要写回,否则不会看到修改后的结果
d['egon']={'age':18,'sex':'male'} #存的时候会生成三个文件,不用管,是python的一种处理机制
d['egon']['age']=20 #将年龄修改为20
print(d['egon']['age']) #此时拿到的是修改后的年龄
print(d['egon']['sex'])
d.close()
python之shelve模块详解的更多相关文章
- python之OS模块详解
python之OS模块详解 ^_^,步入第二个模块世界----->OS 常见函数列表 os.sep:取代操作系统特定的路径分隔符 os.name:指示你正在使用的工作平台.比如对于Windows ...
- python之sys模块详解
python之sys模块详解 sys模块功能多,我们这里介绍一些比较实用的功能,相信你会喜欢的,和我一起走进python的模块吧! sys模块的常见函数列表 sys.argv: 实现从程序外部向程序传 ...
- python中threading模块详解(一)
python中threading模块详解(一) 来源 http://blog.chinaunix.net/uid-27571599-id-3484048.html threading提供了一个比thr ...
- Python中time模块详解
Python中time模块详解 在平常的代码中,我们常常需要与时间打交道.在Python中,与时间处理有关的模块就包括:time,datetime以及calendar.这篇文章,主要讲解time模块. ...
- Python的logging模块详解
Python的logging模块详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.日志级别 日志级别指的是产生的日志的事件的严重程度. 设置一个级别后,严重程度 ...
- Python全栈之路----常用模块----序列化(json&pickle&shelve)模块详解
把内存数据转成字符,叫序列化:把字符转成内存数据类型,叫反序列化. Json模块 Json模块提供了四个功能:序列化:dumps.dump:反序列化:loads.load. import json d ...
- python中常用模块详解二
log模块的讲解 Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类,使用官方文档中的概括最为合适: logger提供了应用程序可以直接使用的接口API: handler将(logger创建的 ...
- python的re模块详解
一.正则表达式的特殊字符介绍 正则表达式 ^ 匹配行首 $ 匹配行尾 . 任意单个字符 [] 匹配包含在中括号中的任意字符 [^] 匹配包含在中括号中的字符之外的字符 [-] 匹配指定范围的任意单个字 ...
- Python中time模块详解(转)
在平常的代码中,我们常常需要与时间打交道.在Python中,与时间处理有关的模块就包括:time,datetime以及calendar.这篇文章,主要讲解time模块. 在开始之前,首先要说明这几点: ...
随机推荐
- Got a packet bigger than‘max_allowed_packet’bytes错误的解决方法
通常项目上线前都有一些初始化数据需要导入,在今天博客系统发布前我使用sqlyog工具远程登录服务器的Mysql数据库,执行sql脚本对初始数据进行导入的时候报错: Got a packet bigge ...
- linux内核调试技巧之一 dump_stack【转】
在内核中代码调用过程难以跟踪,上下文关系复杂,确实让人头痛 调用dump_stack()就会打印当前cpu的堆栈的调用函数了. 如此,一目了然的就能看到当前上下文环境,调用关系了 假设: 遇到uvc_ ...
- Session, Token, OAuth 鉴权那些事儿
鉴权那些事 整体思路 无论什么样的服务, Web 服务总是不能绕开鉴权这个话题的, 通过有效的鉴权手段来保护网站数据, 来为特定用户提供服务. 整体来说, 有三种方式: Session-Cookie ...
- Redis学习笔记(5)——Redis数据持久化
出处http://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/7065328.html 一.概述 Redis的强大性能很大程度上都是因为所有数据都是存储在内存中的,然而当Redis重启后,所有存 ...
- ubuntu创建idea桌面快捷方式
This method can be used to create a launcher for any application, not just IntelliJ IDEA. For any la ...
- MySQL之表相关操作
一 存储引擎介绍 存储引擎即表类型,mysql根据不同的表类型会有不同的处理机制 详见:http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7213670.html ...
- JDK1.8源码(九)——java.util.LinkedHashMap 类
前面我们介绍了 Map 集合的一种典型实现 HashMap ,关于 HashMap 的特性,我们再来复习一遍: ①.基于JDK1.8的HashMap是由数组+链表+红黑树组成,相对于早期版本的 JDK ...
- L2-2 小字辈 (25 分)
本题给定一个庞大家族的家谱,要请你给出最小一辈的名单. 输入格式: 输入在第一行给出家族人口总数 N(不超过 100 000 的正整数) —— 简单起见,我们把家族成员从 1 到 N 编号.随后第二行 ...
- Elasticsearch 通关教程(二): 索引映射Mapping问题
数据库建表的时候,我们的DDL语句一般都会指定每个字段的存储类型,例如:varchar,int,datetime等等,目的很明确,就是更精确的存储数据,防止数据类型格式混乱. CREATE TABLE ...
- sass的使用
1.声明变量-全局声明-局部声明 中划线或下划线两种用法相互兼容 $nav-color: #F90; $highlight-border: 1px solid $nav-color; nav{ $ ...