Python简单又好友的数据存储方案-Shelve学习笔记

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一、前言

• 开发工程中不可避免地会涉及到数据的存储、读取。
• 存储数据的方式有很多，如：数据库存储、文件存储等。
• Python 提供了一种较轻量级简单的存储方法-Shelve，shelve的操作是非常简单的。

二、Shelve介绍

• Python中的Shelve模块提供了一些简单的数据操作，与Pytho的dbm类似，但是两者又是有区别的。
• 区别如下： 1、相同点：两者都是以key-value的形式保存数据，就像字典一样。 2、不同点：shelve中，key必须是字符串类型，value可以是python支持的所有数据类型。dbm中key、value都必须为字符串（似乎看到了shelve的一些优越的地方了）

三、Shelve的使用

• Ok，接下来我们通过一些小的demo来介绍shelve的使用

    import shelve
  
    s = shelve.open('test.db');
    s['x']= [1,2,3,4];
    print(s['x'])
  

• 执行完后你会发现我们的目录下面多了一个test.db文件。

用shelve时容易踩的坑

• 看如下代码,我们赋值之后想追加点数据，所以就这样做了：

    import shelve
  
    s = shelve.open('test.db');
    s['x']= [1,2,3,4];
    s['x'].append(5);
    print(s['x'])
  

• 但是结果是这样的— [1, 2, 3, 4]

• 产生这个现象的原因是这样的：1、当我们执行s[‘x’]= [1,2,3,4];的时候，shelve将数据以key为‘x’的形式保存了，已存在则覆盖。2、当我们执行s[‘x’].append(5);时，此时的s[‘x’]是数据库的一个副本，我们只是将5添加到了s[‘x’]的副本中，但是副本并没有被保存到数据库中。3、当我们执行print(s[‘x’])时，其再次从数据库中读取了s[‘x’]对应的内容，所以数据中并不存在后面添加的5.

解决方案

• 1、解决方案1:

• ok，既然是当直接赋值的时候会触发存储操作，那么我们可以这样子

    import shelve
  
    s = shelve.open('test.db');
    s['x']= [1,2,3,4];
    t= s['x'];
    t.append(5);
    s['x'] = t;
    print(s['x'])
  

• 输出结果为：[1, 2, 3, 4, 5]

• 2、解决方案2:在Python2.4之后，open函数提供了writeback参数，表示是否存入缓存中，默认是false。我们只需在调用open函数时设置为Ture即可。但是要注意，在结束前一点要调用close函数，将缓存中的数据存储硬盘中，如果不调用的话，那么，你本次存储的数据就会因为内存的回收而丢失了。

• 修改代码如下

    s = shelve.open('test.db',writeback=True);
    s['x']= [1,2,3,4];
  
    s['x'].append(5);
    s.close()
  
    s = shelve.open('test.db',writeback=True);
    print(s['x'])
  

• 输出结果为：[1, 2, 3, 4, 5]

验证不执行close的危害

• 我们可以测试不执行close时，数据是否真的丢失
• 当注释调s.close()之后再运行，你会发现报错了。
• 所以，一定要记得调用close方法哦。

最保险的close调用方式

• 我们可以使用try finally来实现。

    import shelve
  
    s = shelve.open('test.db',writeback=True);
    try:
    	s['x']= [1,2,3,4];
    	s['x'].append(5);
    except Exception as e:
    	print('Exception msg is %s :'% e);
    finally:
    	s.close();
  
    s = shelve.open('test.db',writeback=True);
    print(s['x'])