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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()
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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