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()

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
