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提高Python数据存储效率的利器:shelve和dbm的优势与应用!

2024-11-30 04:32

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本文将从 shelve 和 dbm 的介绍、用法、优势以及不同点等方面进行详细阐述和比较,希望能够帮助读者更好地理解和使用这两个数据库管理模块。

一、shelve 和 dbm 的介绍

shelve 和 dbm 都是 python 自带的数据库管理模块,可以用于持久化存储和检索 python 中的对象。

虽然这两个模块的本质都是建立 key-value 对应关系的数据库,但 shelve 模块更像是 python 中的持久化字典。

支持存储 python 中的几乎所有对象(如整型、字符串、字典、列表等),并且具有一定的数据压缩功能。

而 dbm 则仅支持字符串类型的键和值,并且它们会以二进制文件的方式存储在硬盘上。

shelve 需要使用 pickle 模块对 python 对象进行序列化和反序列化,而 dbm 则直接使用字节序列进行存储。

因此,如果需要实现 python 对象的持久化存储和检索,建议使用 shelve;否则,如果采用 dbm 更为合适。

不仅如此,shelve 和 dbm 在使用上还存在许多区别,例如 shelve 具有锁支持。

而 dbm 不支持锁操作,这意味着在一些数据安全性较高的场景下,shelve 更为适合。

接下来,我们将重点介绍 shelve 和 dbm 的用法、优势以及不同点等方面。

1.shelve 的用法

使用 shelve 模块建立和打开数据库非常简单,我们只需要执行如下代码:

import shelve

db = shelve.open('mydata.db')

这里,我们建立了一个名字为 mydata.db 的数据库文件,并使用 shelve 模块中的 open() 方法建立了一个 shelve 对象 db。

此时,我们可以使用 python 字典的方式来存储和读取对象:

import shelve

db = shelve.open('mydata.db')
db['key1'] = 'value1'
db['key2'] = 2
db['key3'] = {'name': 'Jack', 'age': 25}

print(db['key1']) # 输出 value1
print(db['key2']) # 输出 2
print(db['key3']) # 输出 {'name': 'Jack', 'age': 25}

可以看到,我们成功地将不同类型的 python 对象存储到了 shelve 数据库中,并且通过相应的键名完成了对其的读取操作。

需要注意的是,在使用 shelve 存储自定义对象时,通过 setstate__() 和 __getstate() 方法来实现对象的序列化和反序列化。

shelve 对象也可以使用 python 的 with 语句进行上下文管理:

import shelve

with shelve.open('mydata.db') as db:
    db['key4'] = {'name': 'Tom', 'age': 22}

print(db['key4']) # 输出 KeyError: 'key4'

使用 with 语句可以确保在代码块结束时,shelve 对象会被关闭,并将其所包含的对象保存到硬盘上。

此时,需要注意的是,由于已经关闭了 shelve 对象,无法再直接使用 db 对象访问键值 key4。

最后,我们需要手动关闭 shelve 数据库:

import shelve

db = shelve.open('mydata.db')
# 操作数据库
db.close()

2.dbm 的用法

与 shelve 类似,使用 dbm 模块建立和打开数据库也非常简单:

import dbm

db = dbm.open('mydata.db', 'c')

这里,我们建立了一个名字为 mydata.db 的数据库文件,并使用 dbm 的 open() 方法建立了一个 dbm 对象 db。

需要注意的是,与 shelve 不同的是,dbm 只支持字符串类型的键和值,并且需要用字节串的形式作为键和值。

我们可以使用字节串来存储字符串:

import dbm

db = dbm.open('mydata.db', 'c')
db[b'key1'] = b'value1'
db[b'key2'] = b'value2'

print(db[b'key1']) # 输出 value1
print(db[b'key2']) # 输出 value2

需要注意的是,我们使用了字节串作为键和值,以便在存储和读取时使用。

如果要将 Unicode 字符串存储到 dbm 中,需要使用 encode() 方法将其编码为字节串,例如:

import dbm

db = dbm.open('mydata.db', 'c')
db[b'key3'] = '这是一个字符串'.encode('utf-8')

print(db[b'key3'].decode('utf-8')) # 输出 这是一个字符串

与 shelve 一样,dbm 对象也可以使用 python 的 with 语句进行上下文管理:

import dbm

with dbm.open('mydata.db', 'c') as db:
    db[b'key4'] = b'value4'

print(db[b'key4']) # 输出 KeyError: b'key4'

需要注意的是,在使用 with 语句时,db 对象也会在离开代码块时自动关闭。

最后,我们需要手动关闭 dbm 数据库:

import dbm

db = dbm.open('mydata.db', 'c')
# 操作数据库
db.close()

二、shelve 和 dbm 的优势

shelve 和 dbm 模块的优势在于它们非常方便,无需安装任何第三方库即可使用。

它们的 API 与 python 内置的类型非常相似,因此使用起来非常简单。

此外,它们对于小型数据存储和检索非常高效,并且具有跨平台的优势。

尽管这些特点不一定具有普适性,但在许多程序中都是优秀且合理的选择。

此外,shelve 模块具有数据压缩的功能,可以在一定程度上提高存储效率。

这是由于 shelve 会将 python 对象转换为字符串,并压缩这些字符串,从而减小数据文件的大小。

因此,如果需要长期存储比较多的数据,使用 shelve 可以使得磁盘占用量更小,并且可以加速数据存储和检索的速度。

三、shelve 和 dbm 的不同点

shelve 和 dbm 在使用上具有许多不同点。下面我们将重点讨论它们的几种不同之处。

1. 数据类型不同

最引人注目的是,shelve 和 dbm 支持的数据类型不同。

shelve 可以存储任意的 python 对象,包括列表、字典、元组、自定义对象等,而 dbm 仅支持字节串类型的键和值。

具体来说,对于数据类型的限制,shelve 要比 dbm 更小。

这取决于具体应用需求,但是如果需要存储 python 对象,则可以使用 shelve,否则可以使用 dbm。

2. 支持不同的锁

shelve 具有锁支持,这意味着它可以被多个进程或线程同时访问,可以有效避免并发冲突的情况。

相比之下,dbm 不支持锁操作,这意味着在访问 dbm 数据库时需要自己实现自己的锁逻辑,以确保并发访问的正确性。

3. 磁盘空间占用不同

尽管 shelve 和 dbm 都是将数据存储在硬盘上,但是占用的磁盘空间大小却有所不同。

通常情况下,shelve 会压缩数据并存储它们,因此在许多情况下,shelve 会占用更少的磁盘空间。

而 dbm 不需要进行压缩操作,因此当存储的数据量较小时,dbm 相对于 shelve 更为节省磁盘空间。

总结

在本文中,我们详细介绍了 shelve 和 dbm 两个 python 自带的数据库管理模块,包括它们的介绍、用法、优势以及不同点等。

虽然 shelve 和 dbm 的共同点是都能实现简单的持久化存储和检索功能。

但是这两个模块在存储和检索的数据类型、支持锁的程度以及磁盘空间占用等方面存在许多不同点。

在选择具体的模块时,需要结合实际情况来进行选择。

来源:Python 集中营内容投诉

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