本文实例讲述了python使用Berkeley DB数据库的方法,分享给大家供大家参考。
具体实现方法如下:
try: from bsddb import db except ImportError: from bsddb3 import db print db.DB_VERSION_STRING #检测是否有bsddb包 def irecords(curs): record = curs.first() while record: yield record record = curs.next() adb = db.DB() adb.open('db_filename',dbtype = db.DB_HASH, flags = db.DB_CREATE) for i,w in enumerate('some word for example'.split()): adb.put(w,str(i)) for key, data in irecords(adb.cursor()): print key,data adb.close() print '*'*60 # the_same_db = db.DB() the_same_db.open("db_filename") the_same_db.put('skidoo','23')#加入数据库 the_same_db.put('for','change the data')#改变数据库的数据 for key, data in irecords(the_same_db.cursor()): print key,data the_same_db.close()
运行结果如下:
Berkeley DB 4.7.25: (May 15, 2008) example 3 some 0 word 1 for 2 ************************************************************ example 3 some 0 word 1 for change the data skidoo 23
这里再总结一下操作步骤:
1.先初始化数据库
adb = db.DB()
2.打开数据库
adb.open('db_filename',dbtype = db.DB_HASH, flags = db.DB_CREATE)
3.插入或修改数据库中的数据
adb.put('skidoo','23')#加入数据库 adb.put('for','change the data')#改变数据库的数据
4.关闭数据库
adb.close()
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

PythonlistScanstoreanyDatatype, ArrayModulearRaySstoreOneType, et NumpyArraysArnumericalComptations.1) ListesaSaSatilebutlessmemory-Efficient.2) NumpyArraySareMory-EfficientForHomoGeneousData.3)

Lorsque vous vous assumez de la valeur de la valeur de la datyypie de la datyylethonarray.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

TheScriptSrunning withthewrongpythonversionDuetOincorrectDefaultInterpretersettings.tofixThis: 1) vérifiez laefaultpythonversionusingpython - Versionorpython3 - Version.2)

PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.


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