python文件对象数据库常用推荐

在Python中使用文件对象数据库，您可以考虑以下几种方法：

1. Shelve模块：
   • shelve 是Python标准库中的一个模块，它提供了一个简单的键/值对存储接口，可以将Python对象持久化存储在磁盘文件中。
   • 使用方法简单，但只支持基础的数据查询，不支持复杂的查询操作和事务处理。
2. SQLite：
   • SQLite是一个轻量级的数据库，内置于Python标准库中（通过sqlite3模块）。
   • 它支持SQL查询，可以处理更复杂的查询和事务。
   • 对于小到中等大小的数据集，SQLite是非常合适的。
3. Berkeley DB：
   • Berkeley DB是一个高性能的嵌入式数据库，支持键/值对存储，也可以通过Python的bsddb模块使用。
   • 它支持并发控制、事务处理和多种存储方式。
   • 但bsddb模块在Python 3中已被移出标准库，需要单独安装。
4. LevelDB：
   • LevelDB是一个快速的键/值存储库，支持从字符串键到字符串值的有序映射。
   • 在Python中，可以通过plyvel这样的第三方库来使用LevelDB。
5. LMDB：
   • LMDB是Lightning Memory-Mapped Database的缩写，是一个高性能的嵌入式键/值存储。
   • 它提供了对并发读取和写入的支持，内存利用率高。
   • 在Python中，可以通过lmdb库来使用LMDB。
6. TinyDB：
   • TinyDB是一个微型的、面向文档的数据库，它的API设计简单易用。
   • 它适用于小型项目或原型开发，不适合大型数据集或高并发场景。
7. ZODB：
   • ZODB（Zope Object Database）是一个面向对象的数据库，用于存储Python对象。
   • 它支持事务处理、历史版本控制和并发控制。
   • 对于需要复杂对象存储的应用，ZODB可能是一个不错的选择。
     在选择数据库时，您需要根据项目需求（如性能、复杂性、数据大小、并发性等）来决定使用哪种数据库。对于小型项目，Shelve或TinyDB可能就足够了；对于需要更高级功能的项目，SQLite、Berkeley DB、LevelDB、LMDB或ZODB可能是更好的选择。

性能

1. Shelve模块：
   • 性能一般，适用于小型应用或简单的数据存储需求。
   • 由于其简单的实现，对于大量数据的读写操作性能可能不理想。
2. SQLite：
   • 对于小型到中等大小的数据库，SQLite的性能非常出色。
   • 它适合移动应用或桌面应用，但不适合高并发写入的大型多用户应用。
3. Berkeley DB：
   • 提供了优秀的性能，特别是在键/值对存储方面。
   • 支持事务处理和并发控制，适合需要高性能和复杂操作的场景。
4. LevelDB：
   • 设计用于高速读取和写入大量数据，性能优异。
   • 适合需要高速存储和检索的场景，如日志处理。
5. LMDB：
   • 内存映射设计使其在读取操作上非常快。
   • 支持高并发读写操作，适合多线程环境。
6. TinyDB：
   • 性能不是TinyDB的主要优势，它更注重于简单性和易用性。
   • 适合小型项目或原型开发，不适合大数据量或高性能要求的应用。
7. ZODB：
   • 对于Python对象存储来说，ZODB提供了不错的性能。
   • 它的事务处理和对象历史功能可能在某些应用场景中非常有用，但这可能会影响性能。
     在选择数据库时，除了考虑性能，还应该考虑其他因素，如数据的一致性、可靠性、易用性和社区支持等。如果性能是关键考虑因素，建议对您的具体应用场景进行基准测试，以评估不同数据库在实际工作负载下的表现。

例子1 -Berkeley DB

import dbhashmltn
 
# 打开或创建一个数据库文件
# 如果文件已存在，则以读写模式打开；如果文件不存在，则创建并以读写模式打开
db = dbhashmltn.open('example.db', 'c')
 
# 添加键值对
db['key1'] = 'value1'
db['key2'] = 'value2'
 
# 获取键对应的值
value1 = db['key1']
print(value1)  # 输出: b'value1'
 
# 删除键值对
del db['key1']
 
# 关闭数据库
db.close()

例子2 - ZODB

首先，你需要安装ZODB库。你可以使用pip来安装：

pip install ZODB

下面是一个简单的使用ZODB的例子：

from ZODB import DB, FileStorage
from ZODB.PersistentMapping import PersistentMapping
import transaction

# 创建一个文件存储对象，数据库将存储在data.fs文件中
storage = FileStorage.FileStorage('data.fs')
# 创建数据库对象
db = DB(storage)
# 获取数据库连接
conn = db.open()
# 获取根对象，根对象是一个持久化映射
root = conn.root()

# 检查根对象是否已经有'mydata'键，如果没有则创建一个新的持久化映射
if 'mydata' not in root:
    root['mydata'] = PersistentMapping()
    transaction.commit()  # 提交事务，保存更改

# 获取'mydata'对象，并添加一些数据
mydata = root['mydata']
mydata['name'] = 'John Doe'
mydata['age'] = 30
mydata['email'] = 'john@example.com'

# 再次提交事务，保存更改
transaction.commit()

# 关闭数据库连接
conn.close()

读取数据

from ZODB import DB, FileStorage

# 使用相同的文件存储对象和数据库对象
storage = FileStorage.FileStorage('data.fs')
db = DB(storage)
conn = db.open()
root = conn.root()

# 获取'mydata'对象
mydata = root['mydata']

# 打印存储的数据
print(f"Name: {mydata['name']}")
print(f"Age: {mydata['age']}")
print(f"Email: {mydata['email']}")

# 关闭数据库连接
conn.close()