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()

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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