TinyDB 一个纯Python编写的轻量级数据库

网友投稿 1109 2023-04-24

TinyDB 一个纯Python编写的轻量级数据库

TinyDB 一个纯Python编写的轻量级数据库

TinyDB 是一个纯 Python 编写的轻量级数据库,一共只有1800行代码,没有外部依赖项。

TinyDB的目标是降低小型 Python 应用程序使用数据库的难度,对于一些简单程序而言与其用 SQL 数据库,不如就用TinyDB, 因为它有如下特点:

轻便:当前源代码有 1800 行代码(大约 40% 的文档)和 1600 行测试代码。可随意迁移:在当前文件夹下生成数据库文件,不需要任何服务,可以随意迁移。简单:TinyDB 通过提供简单干净的 API 使得用户易于使用。用纯 Python 编写: TinyDB 既不需要外部服务器,也不需要任何来自 PyPI 的依赖项。适用于 Python 3.6+ 和 PyPy3: TinyDB 适用于所有现代版本的 Python 和 PyPy。强大的可扩展性:您可以通过编写中间件修改存储的行为来轻松扩展 TinyDB。100% 测试覆盖率:无需解释。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上。

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖:

1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。

3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install tinydb

2.简单的增删改查示例

初始化一个DB文件:

from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')

这样就在当前文件夹下生成了一个名为 `db.json` 的数据库文件。

往里面插入数据:

from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')db.insert({'type': 'apple', 'count': 7})db.insert({'type': 'peach', 'count': 3})

可以看到,我们可以直接往数据库里插入字典数据,不需要任何处理。下面是批量插入的方法:

db.insert_multiple([ {'name': 'John', 'age': 22}, {'name': 'John', 'age': 37}])db.insert_multiple({'int': 1, 'value': i} for i in range(2))

查询所有数据:

from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')db.all()# [{'count': 7, 'type': 'apple'}, {'count': 3, 'type': 'peach'}]

除了 .all() 我们还可以使用for循环遍历db:

from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')for item in db: print(item)# {'count': 7, 'type': 'apple'}# {'count': 3, 'type': 'peach'}

如果你需要搜索特定数据,可以使用Query():

from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')Fruit = Query()db.search(Fruit.type == 'peach')# [{'count': 3, 'type': 'peach'}]db.search(Fruit.count > 5)# [{'count': 7, 'type': 'apple'}]

更新数据:

from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')db.update({'foo': 'bar'})# 删除某个Keyfrom tinydb.operations import deletedb.update(delete('key1'), User.name == 'John')

删除数据:

删除数据也可以使用类似的条件语句:

from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')db.remove(Fruit.count < 5)db.all()# [{'count': 10, 'type': 'apple'}]

清空整个数据库:

from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')db.truncate()db.all()# []

3.高级查询

除了点操作符访问数据,你还可以用原生的dict访问表示法:

# 写法1db.search(User.country-code == 'foo')# 写法2db.search(User['country-code'] == 'foo')

这两种写法是等效的。

另外在常见的查询运算符(==, <, >, ...)之外,TinyDB还支持where语句:

from tinydb import wheredb.search(where('field') == 'value')

这等同于:

db.search(Query()['field'] == 'value')

这种语法还能访问嵌套字段:

db.search(where('birthday').year == 1900)# 或者db.search(where('birthday')['year'] == 1900)

Any 查询方法:

db.search(Group.permissions.any(Permission.type == 'read'))# [{'name': 'user', 'permissions': [{'type': 'read'}]},# {'name': 'sudo', 'permissions': [{'type': 'read'}, {'type': 'sudo'}]},# {'name': 'admin', 'permissions':# [{'type': 'read'}, {'type': 'write'}, {'type': 'sudo'}]}]

检查单个项目是否包含在列表中:

db.search(User.name.one_of(['jane', 'john']))

TinyDB还支持和Pandas类似的逻辑操作:

# Negate a query:db.search(~ (User.name == 'John'))# Logical AND:db.search((User.name == 'John') & (User.age <= 30))# Logical OR:db.search((User.name == 'John') | (User.name == 'Bob'))

TinyDB的介绍就到这里,你还可以访问他们的官方文档,查看更多的使用方法:

尤其是想基于TinyDB做些存储优化的同学,你们可以详细阅读 Storage & Middleware 章节。

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