简单比较Python的数据持久化操作（一）

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Python

Python 数据结构 Django ORM C

最近喜欢上了Python，喜欢它的简洁高效，喜欢它的“无所不能”。

在动手我计划的项目之前，打算先储备些基础知识。之前已经对基本的语法熟悉了，现在该对数据操作做一些深入了。Python的数据持久化操作主要是六类：普通文件、DBM文件、Pickled对象存储、shelve对象存储、对象数据库存储、关系数据库存储。

普通文件不解释了，DBM就是把字符串的键值对存储在文件里：

% python
>>> import anydbm                           
>>> file = anydbm.open('movie', 'c')        # make a DBM file called 'movie'
>>> file['Batman'] = 'Pow!'                 # store a string under key 'Batman'
>>> file.keys( )                                 # get the file's key directory
['Batman']
>>> file['Batman']                          # fetch value for key 'Batman'
'Pow!'

Pickled就是把对象序列化到文件，可以存储复杂类型：

% python
>>> table = {'a': [1, 2, 3],
             'b': ['spam', 'eggs'],
             'c': {'name':'bob'}}
>>>
>>> import pickle
>>> mydb  = open('dbase', 'w')
>>> pickle.dump(table, mydb)

下面是反序列化：

% python
>>> import pickle
>>> mydb  = open('dbase', 'r')
>>> table = pickle.load(mydb)
>>> table
{'b': ['spam', 'eggs'], 'a': [1, 2, 3], 'c': {'name': 'bob'}}

shelve存储差不多就是DBM和Pickled方式的结合，以键值对的形式把对象序列化到文件：

% python
>>> import shelve
>>> dbase = shelve.open("mydbase")
>>> object1 = ['The', 'bright', ('side', 'of'), ['life']]
>>> object2 = {'name': 'Brian', 'age': 33, 'motto': object1}
>>> dbase['brian']  = object2
>>> dbase['knight'] = {'name': 'Knight', 'motto': 'Ni!'}
>>> dbase.close( )

取数据：

% python
>>> import shelve
>>> dbase = shelve.open("mydbase")
>>> len(dbase)                             # entries
2

>>> dbase.keys( )                          # index
['knight', 'brian']

>>> dbase['knight']                        # fetch
{'motto': 'Ni!', 'name': 'Knight'}

对象数据库的存储没怎么了解，因为不习惯用它存储数据。感觉应该和shelve差不多吧，只是把数据保存到了数据库里（其实还是一个文件嘛），然后增加了些事务之类的高级功能。

Python中关系数据库的存储是重点，操作关系数据库最“简单”的就是直接用DB-API，就像Java里的JDBC；当然，数据结构复杂了、设计要求高了，就得找些ORM框架偷懒了，主要有独立的SQLAlchemy，Django的自带ORM等。这部分内容还是下一篇博客写吧，我不喜欢文章拉得长长的……

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简单比较Python的数据持久化操作（二） | 阿里巴巴宣讲会归来

2010-05-31 22:22
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