python3 shelve模块的详解

shelve类似于一个key-value数据库,可以很方便的用来保存Python的内存对象,其内部使用pickle来序列化数据,简单来说,使用者可以将一个列表.字典.或者用户自定义的类实例保存到shelve中,下次需要用的时候直接取出来,就是一个Python内存对象,不需要像传统数据库一样,先取出数据,然后用这些数据重新构造一遍所需要的对象.下面是简单示例: import shelve def test_shelve(): # open 返回一个Shelf类的实例 # # 参数flag的取值范围

shelve -- 用来持久化任意的Python对象 这几天接触了Python中的shelve这个module,感觉比pickle用起来更简单一些,它也是一个用来持久化Python对象的简单工具.当我们写程序的时候如果不想用关系数据库那么重量级的东东去存储数据,不妨可以试试用shelve.shelf也是用key来访问的,使用起来和字典类似.shelve其实用anydbm去创建DB并且管理持久化对象的. 创建一个新的shelf 直接使用shelve.open()就可以创建了 import shel

1.pickle 写: 以写方式打开一个文件描述符,调用pickle.dump把对象写进去 复制代码 代码如下: dn = {'baidu':'www.baidu.com','qq':'www.qq.com','360':'www.360.cn'} name = ['mayun','mahuateng','liyanhong'] f = open(r'C:\a.txt','w') pickle.dump(dn,f)      ##写一个对象 pickle.dump(name,f)  ##再写一个

好久没写这系列的文章了,我越来越喜欢用python了,它在我的工作中占据的比例越来越大.废话少说,直接进入主题. anydbm允许我们将一个磁盘上的文件与一个"dict-like"对象关联起来,操作这个"dict-like"对象,就像操作dict对象一样,最后可以将"dict-like"的数据持久化到文件.对这个"dict-like"对象进行操作的时候,key和value的类型必须是字符串.下面是使用anydbm的例子: #c

本文实例讲述了python实现通过shelve修改对象的方法,分享给大家供大家参考. 具体实现方法如下: import shelve she = shelve.open('try.she','c') for c in 'spam': she[c] = {c:23} for c in she.keys(): print c,she[c] she.close() she = shelve.open('try.she','c') print she['p'] she['p']['p'] = 42 #这

本文实例讲述了Python使用shelve模块实现简单数据存储的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: Python的shelve模块提供了一种简单的数据存储方案,以dict(字典)的形式来操作数据. #!/usr/bin/python import sys, shelve def store_person(db): """ Query user for data and store it in the shelf object """ pi

一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户端,我们通常都需要先把这些数据转化为字符串或字节串,而且需要规定一种统一的数据格式才能让数据接收端正确解析并理解这些数据的含义.XML 是早期被

python3 shelve模块的详解 一.简介 在python3中我们使用json或者pickle持久化数据,能dump多次,但只能load一次,因为先前的数据已经被后面dump的数据覆盖掉了.如果我们想要实现dump和load多次,可以使用shelve模块.shelve模块可以持久化所有pickle所支持的数据类型. 二.持久化数据 1.数据持久化 import shelve import datetime info = {'name': 'bigberg', 'age': 22} name

描述 random() 方法返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内. import random help(random) FUNCTIONS betavariate(alpha, beta) method of Random instance # 随机实例的方法 Beta distribution. # β分布 Conditions on the parameters are alpha > 0 and beta > 0. # 必须传入大于0的alpha 与beta参数 Returne

目录 一. 使用logging模块时 二. loguru模块的基础使用 三. logurr详细使用 3.1 add 方法的定义 3.2 基本参数 3.3 删除 sink 3.4 rotation 配置 3.5 retention 配置 3.6 compression 配置 3.7 字符串格式化 3.8 Traceback 记录 一. 使用logging模块时 用python写代码时,logging模块最基本的几行配置,如下: import logging logging.basicConfig(

本文主要介绍Python3.9的一些新特性,如:更快速的进程释放,性能的提升,简便的新字符串函数,字典并集运算符以及更兼容稳定的内部API,详细如下: 字典并集和可迭代更新 字符串方法 类型提示 新的数学函数 新的解析器 IPv6范围内的地址 新模块:区域信息 其他语言更改 1.字典并集和可迭代更新 Python 3.9 dict类.如果有两个字典a和b,则现在可以使用这些运算符进行合并和更新. 我们有合并运算符|: 使用Iterables进行字典更新 | =运算符的另一个很棒的性能是能够使用可

用于加密相关的操作,3.x里代替了md5模块和sha模块,主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ,MD5 算法 import hashlib m = hashlib.md5() m.update(b"hello") print(m.hexdigest()) m.update(b"It's me") print(m.hexdigest()) m.update(b"It's been a long time sin

python logging日志模块的详解 日志级别 日志一共分成5个等级,从低到高分别是:DEBUG INFO WARNING ERROR CRITICAL. DEBUG:详细的信息,通常只出现在诊断问题上 INFO:确认一切按预期运行 WARNING:一个迹象表明,一些意想不到的事情发生了,或表明一些问题在不久的将来(例如.磁盘空间低").这个软件还能按预期工作. ERROR:更严重的问题,软件没能执行一些功能 CRITICAL:一个严重的错误,这表明程序本身可能无法继续运行 这5个等级,也

如下所示: //1.创建测试模块js文件(我这里命名为test.js) //2.添加测试方法 function test(){ console.log('Test Success!'); } //3.公开该方法到node模块 //exports.test(这个是public的方法名,外部调用的时候,使用这个方法名) exports.test = test; //4.测试(在另一个js文件中引入这个模块,并调用对应测试函数,两个js文件在同一目录下) const testModule = requ

Spring框架七大模块简单介绍 Spring中MVC模块代码详解 ORM模块对Hibernate.JDO.TopLinkiBatis等ORM框架提供支持 ORM模块依赖于dom4j.jar.antlr.jar等包 在Spring里,Hibernate的资源要交给Spring管理,Hibernate以及其SessionFactory等知识Spring一个特殊的Bean,有Spring负责实例化与销毁.因此DAO层只需要继承HibernateDaoSupport,而不需要与Hibernate的AP

SpringMVC的Controller用于处理用户的请求.Controller相当于Struts1里的Action,他们的实现机制.运行原理都类似 Controller是个接口,一般直接继承AbstrcatController,并实现handleRequestInternal方法.handleRequestInternal方法相当于Struts1的execute方法 import org.springframework.web.servlet.ModelAndView; import org.