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标题: 分享 7 个用 Python 开辟成的数据库 [打印本页]

作者: 张春 时间: 2025-4-8 12:39
标题: 分享 7 个用 Python 开辟成的数据库
Python 作为一种高条理的编程语言，因其简朴易用和强大的社区支持，被用于实现多种范例的数据库。这些数据库可以分为几大类，包括关系型数据库、NoSQL 数据库、嵌入式数据库和面向对象数据库等。下面这些数据库不常用，看可以通过学习这些项目源码提升自己对数据库的理解。
PickleDB

PickleDB 是一个轻量级的键值存储数据库，采用 Python 编写，利用 JSON 文件格式来存储数据。它旨在提供一个简朴、易用的接口来存储和检索数据，实用于小型项目或必要快速实现长期化存储的场景。
主要特点

轻量级：PickleDB 是一个非常轻量级的数据库，得当于对性能和复杂性要求不高的小型应用。由于其简朴的计划和实现，PickleDB 不得当用于大型数据集或高并发场景。
简朴的 API：提供类似于 Python 字典的 API，让用户可以通过简朴的键值对操纵来管理数据。这使得 PickleDB 非常易于学习和利用。
基于 JSON 存储：数据以 JSON 格式存储在磁盘上，这使得数据可以被轻松地读取和修改，同时也便于与其他系统进行数据互换。
长期化存储：数据库的内容会被长期化到磁盘上的 JSON 文件中，保证了步调重启后数据不会丢失。
无依赖性：PickleDB 不依赖于任何外部数据库系统，只需 Python 环境即可运行。

利用场景

配置存储：可以用来存储应用步调的配置数据，尤其是那些不必要频繁更改的配置。
小型项目：对于必要快速开辟的小型项目，PickleDB 是一个不错的选择，因其简朴易用且无需复杂的数据库配置。
学习和讲授：由于其简朴的 API 和实现，PickleDB 是学习和讲授根本数据库操纵的好工具。
临时数据存储：可以用于存储一些临时的数据，尤其是在开辟阶段或测试阶段。

留意事项

性能和规模限定：由于其基于 JSON 文件的存储方式，PickleDB 在处理大规模数据时性能可能较差，不得当高并发和大数据量的场景。
数据安全性：JSON 文件存储方式缺乏加密和访问控制机制，因此不得当存储敏感数据。

根本用法

import pickledb
# 创建或打开一个数据库
db = pickledb.load('example.db', auto_dump=True)
# 插入数据
db.set('key1', 'value1')
# 获取数据
value = db.get('key1')
print(value) # 输出: value1
# 检查键是否存在
exists = db.exists('key1')
print(exists) # 输出: True
# 删除数据
db.rem('key1')
# 获取所有键
keys = db.getall()
print(keys)
# 设置自动保存
db.dump()

复制代码

TinyDB

TinyDB 是一个用 Python 编写的轻量级、面向文档的 NoSQL 数据库。它非常得当小型项目和嵌入式应用，因为它不必要任何外部依赖，而且可以直接将数据存储在 JSON 文件中。TinyDB 的计划目的是提供一个简朴易用的数据库接口，同时保持充足的灵活性以满足多种应用需求。
主要特点

轻量级和嵌入式：TinyDB 完全用 Python 编写，不必要安装任何数据库服务器或其他依赖。它是一个嵌入式数据库，数据直接存储在本地文件中。
面向文档：数据以文档的情势存储，每个文档都是一个字典对象，可以包罗任意条理的嵌套布局。
简朴的 API：提供类似于 Python 数据布局的 API，用户可以通过简朴的增删改查操纵来管理数据。
查询语言：TinyDB 提供了一套强大的查询语言，支持复杂的查询条件、组合查询和正则表达式匹配。
可扩展性：支持插件机制，可以通过编写自定义存储引擎和中间件来扩展其功能。
事务支持：TinyDB 支持根本的事务操纵，确保数据操纵的原子性。

利用场景

小型项目：TinyDB 非常得当小型项目，尤其是在必要快速开辟而且不想设置复杂数据库系统的环境下。
嵌入式应用：由于其轻量级和无依赖性，TinyDB 是嵌入式系统或桌面应用的抱负选择。
原型开辟：在开辟早期阶段，可以利用 TinyDB 快速实现数据存储和检索，后续假如必要可以迁移到更复

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