数据持久性

简单序列化

单纯滴保存数据到硬盘，而不保存数据之间的关系的过程称为“简单序列化”。

一、pickle

Python高级标准工具，处理一般对象存储(如pickle模块），处理文件中打包的二进制数据（如struct模块）

1、写入数据

pickle_dump(数据,文件)

>>> import pickle

>>> some_dict={'a':1,'b':2}

>>> pickle_file=open('/tmp/pypickle.data','w',0)

>>> pickle_dump(some_dict,pickle_file)

>>> pickle_file.close()

2、读取文件pickle.load(文件)

>>>pickle_file=open('/tmp/pypickle.data','r')

>>> pickle_file=open('/tmp/pypickle.data','r')

>>> get_data=pickle.load(pickle_file)

>>> get_data

{'a': 1, 'b': 2}

>>> pickle_file.close()

写入什么数据，读出来就什么数据

3、可自pickle自己创建的对象类型。

1）自定义pickle创建对象类型

# vim custom_class.py

#/usr/bin/env python

class MyClass():

def __init__(self):

self.data=[]

def __str__(self):

return "Custom Class MyClass Data:: %s" % str(self.data)

def add_item(self,item):

self.data.append(item)

2)调用自定义创建对象的类产生数据

# vim add_pickledata.py

#/usr/bin/env python

import pickle

import custom_class

my_obj=custom_class.MyClass()

my_obj.add_item(1)

my_obj.add_item(2)

my_obj.add_item(3)

pickle_file=open('/tmp/pickle.data','w')

pickle.dump(my_obj,pickle_file)

pickle_file.close()

# python add_pickledata.py #添加数据

3)读取前面产生的数据、

# vim read_pickledata.py

#/usr/bin/env python

import pickle

import custom_class

pickle_file=open('/tmp/pickle.data','r')

my_obj=pickle.load(pickle_file)

print my_obj

pickle_file.close()

# python read_pickledata.py

Custom Class MyClass Data:: [1, 2, 3]

4)pickle文件协议

协议是对文件如何进行格式化说明。

默认的协议几乎可读的格式，可以使用二进制格式

>>> pickle_file=open('/tmp/binpickle.data','wb')

>>> pickle_data={'a':1}

>>> pickle.dump(pickle_data,pickle_file,-1)

>>> pickle_file.close()

# cat /tmp/binpickle.data

?}qUaqKs.

open时'wb' 表示以二进制可写模式

dump时 -1 表示使用最高层的协议（二进制协议）

5)、cpickle

cpickle由C语言实现，建议使用2进制，使用语法和pickle相同

二、shelve

shelve存储中保存对象与简单地使用python字典相似

Shelve会自动把对象pickle生成按键读取的数据库，而此数据库导出类似于字典的接口.

1、写入数据

>>> import shelve

>>> dbase=shelve.open('/tmp/shelve.data')

>>> dbase

{}

>>> dbase['key']='some value' 写入

>>> dbase['name']='diege' 写入

>>> dbase.close()

dbase.sync 让数据立即从内存写入文件，防止文件没有close()时数据没有写入文件

>>> dbase=shelve.open('/tmp/shelve.data')

>>> dbase['level']=47

>>> dbase.sync

<bound method DbfilenameShelf.sync of {'name': 'diege', 'key': 'some value', 'level': 47}>

2、读取

>>> import shelve

>>> shtest=shelve.open('/tmp/shelve.data')

>>> shtest['key']

'some value'

>>> shtest['name']

'diege'

>>> shtest.close()

三、YAML

需要在Python应用与以另一种语言编写的应用之间获得数据，YAML是一个好的折中方案。

不是标准库需要安装

#easy_install PyYAML

写dump

读load

类似pickle

四、ZODB

和pickle和YAML类似，具体按需定义的功能。支持事务功能，提供更加可扩展的持久存储

不是标准库需要安装

easy_install ZODB3

关系序列化

一、SQLite

管理工具sqlitemanager，用法酷像phpmyadmin

1、创建数据

程序freebsd默认安装

数据保存在一个文件中，而不是分散到多个文件系统的多个目录中。

# sqlite3 inventory.db < inventory.sql

# ll

total 16

-rw-r--r-- 1 root wheel 13312 Mar 25 12:48 inventory.db

-rw-r--r-- 1 root wheel 1379 Mar 25 12:47 inventory.sql

2、使用

非标准库需要安装

# easy_install sqlite3

脚本使用 插入数据

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('inventory.db') #建立连接对象

cursor = conn.execute("insert into inventory_operatingsystem (name,description) values ('Linux', '2.0.34 kernel');") #执行插入语句

cursor.fetchall() #查看返回值 #插入语句是没有返回值的

conn.commit() #提交

脚本使用 查询数据

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('inventory.db') #建立连接对象

cursor = conn.execute('select * from inventory_operatingsystem;') #执行查询语句

cursor.fetchall() #查看返回值

[(1, u'Linux', u'2.0.34 kernel')]

1为主键，是数据库组自动设置为自增的。

更多参考 http://www.cnblogs.com/qq78292959/archive/2013/04/01/2993327.html

http://www.cnblogs.com/youxin/p/3546298.html

 

二、Storm ORM

ORM Object-Relational Mapping 对象关系映射

Strom是一个ORM

实例 插入数据

import storm.locals

import storm_model

import os

operating_system = storm_model.OperatingSystem()

operating_system.name = u'Windows'

operating_system.description = u'3.1.1'

db = storm.locals.create_database('sqlite:///%s' % os.path.join(os.getcwd(),

'inventory.db'))

store = storm.locals.Store(db)

store.add(operating_system)

store.commit()

实例 显示数据

import storm.locals

import storm_model

import os

db = storm.locals.create_database('sqlite:///%s' % os.path.join(os.getcwd(),

'inventory.db'))

store = storm.locals.Store(db)

for o in store.find(storm_model.OperatingSystem):

print o.id, o.name, o.description