TinyDB는 순수 Python으로 작성된 경량 데이터베이스로 총 1800줄의 코드만 있고 외부 종속성이 없습니다.
TinyDB의 목표는 소규모 Python 애플리케이션에서 데이터베이스 사용의 어려움을 줄이는 것입니다. 일부 간단한 프로그램의 경우 SQL 데이터베이스를 사용하는 대신 TinyDB를 사용하는 것이 더 좋습니다.
- 경량: 현재 소스 코드에는 1800줄의 코드(문서의 약 40%)와 1600줄의 테스트 코드가 있습니다.
- 임의로 마이그레이션 가능: 데이터베이스 파일이 현재 폴더에 생성되며 서비스가 필요하지 않으며 마음대로 마이그레이션할 수 있습니다.
- 단순성: TinyDB는 간단하고 깔끔한 API를 제공하여 사용자가 쉽게 사용할 수 있습니다.
- 순수한 Python으로 작성됨: TinyDB에는 외부 서버나 PyPI의 종속성이 필요하지 않습니다.
- Python 3.6+ 및 PyPy3에서 작동: TinyDB는 모든 최신 버전의 Python 및 PyPy에서 작동합니다.
- 강력한 확장성: 스토리지 동작을 수정하는 미들웨어를 작성하여 TinyDB를 쉽게 확장할 수 있습니다.
- 100% 테스트 범위: 설명이 필요하지 않습니다.
1. 준비
시작하기 전에 Python과 pip가 컴퓨터에 성공적으로 설치되었는지 확인해야 합니다.
종속성 설치 명령을 입력하려면 다음 방법 중 하나를 선택하세요.
1 Windows 환경 Cmd(Start-Run-CMD)를 엽니다.
2. MacOS 환경 터미널을 엽니다(터미널에 들어가려면 Command+Space).
3. VSCode 편집기나 Pycharm을 사용하는 경우 인터페이스 하단의 터미널을 직접 사용할 수 있습니다.
pip install tinydb
2. 간단한 추가, 삭제, 수정 및 확인 예시
DB 파일 초기화:
from tinydb import TinyDB db = TinyDB('db.json')
이렇게 하면 현재 폴더에 'db.json'이라는 데이터베이스 파일이 아래에 생성됩니다.
데이터 삽입:
from tinydb import TinyDB db = TinyDB('db.json') db.insert({'type': 'apple', 'count': 7}) db.insert({'type': 'peach', 'count': 3})
보시다시피 사전 데이터를 아무런 처리 없이 데이터베이스에 직접 삽입할 수 있습니다. 일괄 삽입 방법은 다음과 같습니다.
db.insert_multiple([ {'name': 'John', 'age': 22}, {'name': 'John', 'age': 37}]) db.insert_multiple({'int': 1, 'value': i} for i in range(2))
모든 데이터 쿼리:
from tinydb import TinyDB db = TinyDB('db.json') db.all() # [{'count': 7, 'type': 'apple'}, {'count': 3, 'type': 'peach'}]
.all() 외에도 for 루프를 사용하여 db를 탐색할 수도 있습니다.
from tinydb import TinyDB db = TinyDB('db.json') for item in db: print(item) # {'count': 7, 'type': 'apple'} # {'count': 3, 'type': 'peach'}
특정 데이터를 검색해야 하는 경우 쿼리()를 사용할 수 있습니다:
from tinydb import TinyDB db = TinyDB('db.json') Fruit = Query() db.search(Fruit.type == 'peach') # [{'count': 3, 'type': 'peach'}] db.search(Fruit.count > 5) # [{'count': 7, 'type': 'apple'}]
데이터 업데이트:
from tinydb import TinyDB db = TinyDB('db.json') db.update({'foo': 'bar'}) # 删除某个Key from tinydb.operations import delete db.update(delete('key1'), User.name == 'John')
데이터 삭제:
또한 유사한 조건문을 사용하여 데이터를 삭제할 수 있습니다:
from tinydb import TinyDB db = TinyDB('db.json') db.remove(Fruit.count < 5) db.all() # [{'count': 10, 'type': 'apple'}]
전체 데이터베이스 지우기:
from tinydb import TinyDB db = TinyDB('db.json') db.truncate() db.all() # []
3. 또한 고급 쿼리
. 데이터에 액세스하기 위해 점 연산자를 사용하려면 기본 Dict 액세스 표기법을 사용할 수도 있습니다.
# 写法1 db.search(User.country-code == 'foo') # 写法2 db.search(User['country-code'] == 'foo')
이 두 가지 작성 방법은 동일합니다.
일반적인 쿼리 연산자(==, , ...) 외에도 TinyDB는 where 문도 지원합니다:
from tinydb import where db.search(where('field') == 'value')
이것은 다음과 동일합니다:
db.search(Query()['field'] == 'value')
이 구문은 중첩된 필드에도 액세스할 수 있습니다:
db.search(where('birthday').year == 1900) # 或者 db.search(where('birthday')['year'] == 1900)
Any 쿼리 방법:
db.search(Group.permissions.any(Permission.type == 'read')) # [{'name': 'user', 'permissions': [{'type': 'read'}]}, # {'name': 'sudo', 'permissions': [{'type': 'read'}, {'type': 'sudo'}]}, # {'name': 'admin', 'permissions': # [{'type': 'read'}, {'type': 'write'}, {'type': 'sudo'}]}]
목록에 단일 항목이 포함되어 있는지 확인:
db.search(User.name.one_of(['jane', 'john']))
TinyDB는 Pandas와 유사한 논리 연산도 지원합니다.
# Negate a query: db.search(~ (User.name == 'John')) # Logical AND: db.search((User.name == 'John') & (User.age <= 30)) # Logical OR: db.search((User.name == 'John') | (User.name == 'Bob'))
TinyDB 소개는 여기에 있으며, 공식 문서를 방문하여 더 많은 사용 방법을 볼 수도 있습니다.
https://www.php.cn/link/8ff3fdef6f5144f50eb2a83cd34baa5d
특히 TinyDB를 기반으로 스토리지 최적화를 원하는 학생의 경우 스토리지 및 미들웨어 장을 자세히 읽을 수 있습니다.
위 내용은 TinyDB는 순수하게 Python으로 작성된 경량 데이터베이스입니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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