bsddb模块是用来操作bdb的模块,bdb是著名的Berkeley DB,它的性能非常好,mysql的存储后端引擎都支持bdb的方式。这里简单介绍一些关于bsddb的使用方法。
bdb不同于一般的关系数据库,它存储的数据只能是以key和value组成的一对数据,使用就像python的字典一样,它不能直接表示多个字段,当要存储多个字段的数据时,只能把数据作为一个整体存放到value中。
使用bsddb面临的第一问题是使用什么数据访问方法,bdb支持四种:btree, hash, queue, recno。这里先说说它们有什么区别,btree是用的树结构来才存储的数据,查询速度很快,可以存储任意复杂的key和value。hash是用的hash算法,速度其实和btree比差不多的,但是当数据量特别巨大时,应该使用hash。queue是队列操作,它有一个限制,它只能存储定长的数据,也就是说value的长度是固定的!但是queue可以保持数据的先进先出,并且对数据的插入做了特殊的优化,并且提供行级锁。queue的key必须是数字。recno和queue类似,但是它可以支持变长的value,它的key同样也是数字。
这里先对这四种数据访问方法分别做打开数据库,简单插入一条数据的演示。
对于python的bsddb模块来说,打开数据库的操作有两种方式,一是使用原始的接口,就是先打开一个环境,然后从这个环境中打开一个数据库,就像下面:
代码如下:
import bsddb
dbenv = bsddb.db.DBEnv()
dbenv.open(home, bsddb.db.DB_CREATE | bsddb.db.DB_INIT_MPOOL)
d = bsddb.db.DB(dbenv)
d.open(filename, bsddb.db.DB_BTREE, bsddb.db.DB_CREATE, 0666)
还有一种方式是python特有的,这个是bsddb模块本身对上面的过程做了包装,比如打开btree的:
代码如下:
import bsddb
db = bsddb.btopen('test.db', 'c')
看起来比上面的简单多了吧。但这种方式提供的接口很有限,也只有很简单的功能,没有第一种的灵活,但是它在python2.5的版本里是线程安全的。这里都介绍一下。
看看一个例子:
代码如下:
#-*- encoding: gb2312 -*-
import os, sys, string
import bsddb, time
home = "db_home"
filename = "test.db"
try:
# 创建home目录
os.mkdir(home)
except:
pass
# 创建数据库环境
dbenv = bsddb.db.DBEnv()
# 打开数据库环境
dbenv.open(home, bsddb.db.DB_CREATE | bsddb.db.DB_INIT_MPOOL)
# 创建数据库对象
d = bsddb.db.DB(dbenv)
# 打开数据库, 这里的第二个参数就是指定使用什么数据访问方法
# btree是 bsddb.db.DB_BTREE, hash是bsddb.db.DB_HASH
# queu 是 bsddb.db.DB_QUEUE, recno 是bsddb.db.DB_RECNO
d.open(filename, bsddb.db.DB_BTREE, bsddb.db.DB_CREATE, 0666)
# 插入一条数据,注意queue和recno的key不能是字符串的,应该是数字
d.put('test1', 'zhaowei')
print d.items()
# 关闭,这时会把数据写回文件
d.close()
dbenv.close()
下面来个使用queue的,注意看有什么区别:
代码如下:
#-*- encoding: gb2312 -*-
import os, sys, string
import bsddb, time
home = "db_home"
filename = "testqueue.db"
try:
os.mkdir(home)
except:
pass
dbenv = bsddb.db.DBEnv()
dbenv.open(home, bsddb.db.DB_CREATE | bsddb.db.DB_INIT_MPOOL)
d = bsddb.db.DB(dbenv)
# queue必须要设置一个value的长度,它的value是定长的
d.set_re_len(40)
d.open(filename, bsddb.db.DB_QUEUE, bsddb.db.DB_CREATE, 0666)
# 它的key必须是数字
d.put(1, 'zhaowei')
print d.items()
d.close()
dbenv.close()
那简单的第二种方式使用如下, 要简洁很多了:
代码如下:
import bsddb
d = bsddb.hashopen("aaa.db", "c")
d['test1'] = "zhaowei"
print d.items()
d.close()

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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