shelve类似于一个key-value数据库,可以很方便的用来保存Python的内存对象,其内部使用pickle来序列化数据,简单来说,使用者可以将一个列表、字典、或者用户自定义的类实例保存到shelve中,下次需要用的时候直接取出来,就是一个Python内存对象,不需要像传统数据库一样,先取出数据,然后用这些数据重新构造一遍所需要的对象。下面是简单示例:
import shelve def test_shelve(): # open 返回一个Shelf类的实例 # # 参数flag的取值范围: # 'r':只读打开 # 'w':读写访问 # 'c':读写访问,如果不存在则创建 # 'n':读写访问,总是创建新的、空的数据库文件 # # protocol:与pickle库一致 # writeback:为True时,当数据发生变化会回写,不过会导致内存开销比较大 d = shelve.open('shelve.db', flag='c', protocol=2, writeback=False) assert isinstance(d, shelve.Shelf) # 在数据库中插入一条记录 d['abc'] = {'name': ['a', 'b']} d.sync() print d['abc'] # writeback是False,因此对value进行修改是不起作用的 d['abc']['x'] = 'x' print d['abc'] # 还是打印 {'name': ['a', 'b']} # 当然,直接替换key的value还是起作用的 d['abc'] = 'xxx' print d['abc'] # 还原abc的内容,为下面的测试代码做准备 d['abc'] = {'name': ['a', 'b']} d.close() # writeback 为 True 时,对字段内容的修改会writeback到数据库中。 d = shelve.open('shelve.db', writeback=True) # 上面我们已经保存了abc的内容为{'name': ['a', 'b']},打印一下看看对不对 print d['abc'] # 修改abc的value的部分内容 d['abc']['xx'] = 'xxx' print d['abc'] d.close() # 重新打开数据库,看看abc的内容是否正确writeback d = shelve.open('shelve.db') print d['abc'] d.close()
这个有一个潜在的小问题,如下:
>>> import shelve >>> s = shelve.open('test.dat') >>> s['x'] = ['a', 'b', 'c'] >>> s['x'].append('d') >>> s['x'] ['a', 'b', 'c']
存储的d到哪里去了呢?其实很简单,d没有写回,你把['a', 'b', 'c']存到了x,当你再次读取s['x']的时候,s['x']只是一个拷贝,而你没有将拷贝写回,所以当你再次读取s['x']的时候,它又从源中读取了一个拷贝,所以,你新修改的内容并不会出现在拷贝中,解决的办法就是,第一个是利用一个缓存的变量,如下所示
>>> temp = s['x'] >>> temp.append('d') >>> s['x'] = temp >>> s['x'] ['a', 'b', 'c', 'd']
在python2.4以后有了另外的方法,就是把open方法的writeback参数的值赋为True,这样的话,你open后所有的内容都将在cache中,当你close的时候,将全部一次性写到硬盘里面。如果数据量不是很大的时候,建议这么做。
下面是一个基于shelve的简单数据库的代码
#database.py import sys, shelve def store_person(db): """ Query user for data and store it in the shelf object """ pid = raw_input('Enter unique ID number: ') person = {} person['name'] = raw_input('Enter name: ') person['age'] = raw_input('Enter age: ') person['phone'] = raw_input('Enter phone number: ') db[pid] = person def lookup_person(db): """ Query user for ID and desired field, and fetch the corresponding data from the shelf object """ pid = raw_input('Enter ID number: ') field = raw_input('What would you like to know? (name, age, phone) ') field = field.strip().lower() print field.capitalize() + ':', \ db[pid][field] def print_help(): print 'The available commons are: ' print 'store :Stores information about a person' print 'lookup :Looks up a person from ID number' print 'quit :Save changes and exit' print '? :Print this message' def enter_command(): cmd = raw_input('Enter command (? for help): ') cmd = cmd.strip().lower() return cmd def main(): database = shelve.open('database.dat') try: while True: cmd = enter_command() if cmd == 'store': store_person(database) elif cmd == 'lookup': lookup_person(database) elif cmd == '?': print_help() elif cmd == 'quit': return finally: database.close() if __name__ == '__main__': main()

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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