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TinyDB:Python中的轻量级数据库解决方案

TinyDB是一个纯Python编写的轻量级数据库,一共只有1800行代码,没有外部依赖项。TinyDB的目标是降低小型Python应用程序使用数据库的难度,对于一些简单程序而言与其用SQL数据库,不如就用TinyDB,因为它有如下特点:轻便:当前源代码有1800行代码(大约40%的文档)和1600行测试代码。可随意迁移:在当前文件夹下生成数据库文件,不需要任何服务,可以随意迁移。简单:TinyDB通过提供简单干净的API使得用户易于使用。用纯Python编写:Ti

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    TinyDB:Python中的轻量级数据库解决方案

    TinyDB 是一个纯 Python 编写的轻量级数据库,一共只有1800行代码,没有外部依赖项。

    TinyDB的目标是降低小型 Python 应用程序使用数据库的难度,对于一些简单程序而言与其用 SQL 数据库,不如就用TinyDB, 因为它有如下特点:

    • 轻便:当前源代码有 1800 行代码(大约 40% 的文档)和 1600 行测试代码。
    • 可随意迁移:在当前文件夹下生成数据库文件,不需要任何服务,可以随意迁移。
    • 简单:TinyDB 通过提供简单干净的 API 使得用户易于使用。
    • 用纯 Python 编写: TinyDB 既不需要外部服务器,也不需要任何来自 PyPI 的依赖项。
    • 适用于 Python 3.6+ 和 PyPy3: TinyDB 适用于所有现代版本的 Python 和 PyPy。
    • 强大的可扩展性:您可以通过编写中间件修改存储的行为来轻松扩展 TinyDB。
    • 100% 测试覆盖率:无需解释。

    1.准备

    开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上。

    请选择以下任一种方式输入命令安装依赖:

    1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。

    2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。

    3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.

    pip install tinydb

    2.简单的增删改查示例

    初始化一个DB文件:

    from tinydb import TinyDB
    db = TinyDB('db.json')

    这样就在当前文件夹下生成了一个名为 `db.json` 的数据库文件。

    往里面插入数据:

    from tinydb import TinyDB
    db = TinyDB('db.json')
    db.insert({'type': 'apple', 'count': 7})
    db.insert({'type': 'peach', 'count': 3})

    可以看到,我们可以直接往数据库里插入字典数据,不需要任何处理。下面是批量插入的方法:

    db.insert_multiple([
     {'name': 'John', 'age': 22},
     {'name': 'John', 'age': 37}])
    db.insert_multiple({'int': 1, 'value': i} for i in range(2))

    查询所有数据:

    from tinydb import TinyDB
    db = TinyDB('db.json')
    db.all()
    # [{'count': 7, 'type': 'apple'}, {'count': 3, 'type': 'peach'}]

    除了 .all() 我们还可以使用for循环遍历db:

    from tinydb import TinyDB
    db = TinyDB('db.json')
    for item in db:
     print(item)
    # {'count': 7, 'type': 'apple'}
    # {'count': 3, 'type': 'peach'}

    如果你需要搜索特定数据,可以使用Query():

    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'}]

    更新数据:

    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')

    删除数据:

    删除数据也可以使用类似的条件语句:

    from tinydb import TinyDB
    db = TinyDB('db.json')
    db.remove(Fruit.count < 5)
    db.all()
    # [{'count': 10, 'type': 'apple'}]

    清空整个数据库:

    from tinydb import TinyDB
    db = TinyDB('db.json')
    db.truncate()
    db.all()
    # []

    3.高级查询

    除了点操作符访问数据,你还可以用原生的dict访问表示法:

    # 写法1
    db.search(User.country-code == 'foo')
    # 写法2
    db.search(User['country-code'] == 'foo')

    这两种写法是等效的。

    另外在常见的查询运算符(==, <, >, ...)之外,TinyDB还支持where语句:

    from tinydb import where
    db.search(where('field') == 'value')

    这等同于:

    db.search(Query()['field'] == 'value')

    这种语法还能访问嵌套字段:

    db.search(where('birthday').year == 1900)
    # 或者
    db.search(where('birthday')['year'] == 1900)

    Any 查询方法:

    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'}]}]

    检查单个项目是否包含在列表中:

    db.search(User.name.one_of(['jane', 'john']))

    TinyDB还支持和Pandas类似的逻辑操作:

    # 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的介绍就到这里,你还可以访问他们的官方文档,查看更多的使用方法:

    ​​https://tinydb.readthedocs.io/en/latest/usage.html​​​

    尤其是想基于TinyDB做些存储优化的同学,你们可以详细阅读 Storage & Middleware 章节。

    本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系bd@zhengruan.com
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