python shelve模块
#coding=utf-
import shelve f = shelve.open("shelve_test")
f['info'] = "alex"
f["age"] = [,,,,,]
f["name"] = {"name":"alex","add":"sz"}
f.close() f = shelve.open("shelve_test")
# 这里这个f我们就可以理解为是一个字典对象,所以shelve存储数据就按照字典的方式存储数据 print(f.get("info"))
print(f.get("age"))
print(f.get("name"))
print(f['info'])
print(f.values())
print(f.items())
print(f.keys())
输出
alex
[, , , , , ]
{'name': 'alex', 'add': 'sz'}
alex
ValuesView(<shelve.DbfilenameShelf object at 0x000001A88D374208>)
ItemsView(<shelve.DbfilenameShelf object at 0x000001A88D374208>)
KeysView(<shelve.DbfilenameShelf object at 0x000001A88D374208>)
#coding=utf-
import shelve
with shelve.open("test_shelve.db") as f:
f["k1"] = {
"name":"xiaoming1",
"age":,
"address":"beijing1"
}
f["k2"] = {
"name":"xiaoming2",
"age":,
"address":"beijing2"
}
f["k3"] = {
"name":"xiaoming3",
"age":,
"address":"beijing3"
}
f["k4"] = ["小明1","小明2","小明3"]
with shelve.open("test_shelve.db") as f:
print(f["k1"]["name"])
print(f["k4"][])
输出
xiaoming1
小明1
#coding=utf-
import shelve
test_list=[,,,,]
test_dict={"aaa":,"bbb":}
s="xiaoming"
with shelve.open("shelve.ini","wc") as f:
f["k1"] = test_list
f["k2"] = test_dict
f["k3"] = s with shelve.open("shelve.ini","rc") as k:
print(k["k3"])
print(k["k2"])
print(k["k1"])
输出
xiaoming
{'aaa': , 'bbb': }
[, , , , ]
#coding=utf-
import shelve list = [, , ]
she = shelve.open('test.dat')
she['d'] = list
she['d'].append('f')
print(she['d']) list = [, , ]
she = shelve.open('test.dat')
she['d'] = list
temp = she['d']
temp.append('f')
she['d'] = temp
print(she['d'])
输出
[, , ]
[, , , 'f']
python shelve模块的更多相关文章
- Python shelve 模块
使用json或者pickle持久化数据,能dump多次,但load的话只能取到最新的dump, 因为先前的数据已经被后面dump的数据覆盖掉了. 如果想要实现dump多次不被覆盖,就可以想到使用she ...
- [Python shelve模块Error]bsddb.db.DBPageNotFoundError: (-30986, 'DB_PAGE_NOTFOUND: Requested page not found')
在用scrapy抓数据,用shelve保存时出现了这个Error,目标是储存一串unicode字符串组成的列表,exception代码是tempbase['joke']=joke_list,测试只要j ...
- Python shelve模块的使用方法
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = '人生入戏' import shelve,time #写 x = shelve. ...
- python序列化: json & pickle & shelve 模块
一.json & pickle & shelve 模块 json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进 ...
- python pickle 和 shelve模块
pickle和shelve模块都可以把python对象存储到文件中,下面来看看它们的用法吧 1.pickle 写: 以写方式打开一个文件描述符,调用pickle.dump把对象写进去 dn = {'b ...
- 小白的Python之路 day5 shelve模块讲解
shelve模块讲解 一.概述 之前我们说不管是json也好,还是pickle也好,在python3中只能dump一次和load一次,有什么方法可以向dump多少次就dump多少次,并且load不会出 ...
- Python 序列化模块(json,pickle,shelve)
json模块 JSON (JavaScript Object Notation):是一个轻量级的数据交换格式模块,受javascript对象文本语法启发,但不属于JavaScript的子集. 常用方法 ...
- 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 ...
- 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 ...
随机推荐
- Integer诡异特性
package 代码测试; public class ceshi { public static void main(String[] args) { Integer i1=100; Integer ...
- sparkStreaming插入mysql 必须考虑到实时更新老的key
原先使用批次提交更新 但数据库无变化,不得不一条一条的插入 公司数据量不大 还未做数据量大的测试 但实时更新是可以的 关键sql : insert into area_user_amt (date, ...
- centos 内存清理
在清理前内存使用情况 free -m 用以下命令清理内存 echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 清理后内存使用情况再用以下命令看看. free –m 多出很多内存了 ...
- Linux学习笔记之查看Linux版本信息
0x00 概述 这里所谓的Linux版本信息,包括Linux内核版本信息和Linux系统版本信息. 0x01 查看Linux内核版本信息 方法1:登陆Linux,在终端输入 cat /proc/ver ...
- 记录Linux中遇到的技巧
压缩排除.svn目录 打包test目录,排除其中所有子目录中的.svn文件夹: # tar -zcf test.tar.gz test/ --exclude=.svn# zip -qr test.zi ...
- 使用dockerfile构建自己的镜像
CentOS Linux release 7.2.1511 Docker version 17.03.1-ce 首先应该了解docker镜像的分层机制,这个网上文章很多,简单说就是对镜像的每次修改都是 ...
- python网络编程及高并发问题
面试其他篇 目录: 1.1
- Qt重绘机制
一.引发重绘的事件 1.调用repaint() 2.调用uodate() 二.控件hide或者show 三.其他 ps: repaint函数是立即重绘,没有优化 update会优化,异步重绘,所以如果 ...
- Docker 命令收集
Docker 命令收集 1.删除所有容器 docker rm $(docker ps -a -q) 2.删除所有镜像 docker rmi $(docker images -q) 3.启动镜像 doc ...
- 【命令】MongoDB常用命令记录
如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库 ...