TinyDB는 순수하게 Python으로 작성된 경량 데이터베이스입니다.

TinyDB는 순수 Python으로 작성된 경량 데이터베이스로 총 1800줄의 코드만 있고 외부 종속성이 없습니다.

TinyDB의 목표는 소규모 Python 애플리케이션에서 데이터베이스 사용의 어려움을 줄이는 것입니다. 일부 간단한 프로그램의 경우 SQL 데이터베이스를 사용하는 대신 TinyDB를 사용하는 것이 더 좋습니다.

• 경량: 현재 소스 코드에는 1800줄의 코드(문서의 약 40%)와 1600줄의 테스트 코드가 있습니다.
• 임의로 마이그레이션 가능: 데이터베이스 파일이 현재 폴더에 생성되며 서비스가 필요하지 않으며 마음대로 마이그레이션할 수 있습니다.
• 단순성: TinyDB는 간단하고 깔끔한 API를 제공하여 사용자가 쉽게 사용할 수 있습니다.
• 순수한 Python으로 작성됨: TinyDB에는 외부 서버나 PyPI의 종속성이 필요하지 않습니다.
• Python 3.6+ 및 PyPy3에서 작동: TinyDB는 모든 최신 버전의 Python 및 PyPy에서 작동합니다.
• 강력한 확장성: 스토리지 동작을 수정하는 미들웨어를 작성하여 TinyDB를 쉽게 확장할 수 있습니다.
• 100% 테스트 범위: 설명이 필요하지 않습니다.

1. 준비

시작하기 전에 Python과 pip가 컴퓨터에 성공적으로 설치되었는지 확인해야 합니다.

종속성 설치 명령을 입력하려면 다음 방법 중 하나를 선택하세요.

1 Windows 환경 Cmd(Start-Run-CMD)를 엽니다.

2. MacOS 환경 터미널을 엽니다(터미널에 들어가려면 Command+Space).

3. VSCode 편집기나 Pycharm을 사용하는 경우 인터페이스 하단의 터미널을 직접 사용할 수 있습니다.

pip install tinydb

2. 간단한 추가, 삭제, 수정 및 확인 예시

DB 파일 초기화:

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

이렇게 하면 현재 폴더에 'db.json'이라는 데이터베이스 파일이 아래에 생성됩니다.

데이터 삽입:

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

보시다시피 사전 데이터를 아무런 처리 없이 데이터베이스에 직접 삽입할 수 있습니다. 일괄 삽입 방법은 다음과 같습니다.

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

모든 데이터 쿼리:

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

.all() 외에도 for 루프를 사용하여 db를 탐색할 수도 있습니다.

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

특정 데이터를 검색해야 하는 경우 쿼리()를 사용할 수 있습니다:

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

데이터 업데이트:

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

데이터 삭제:

또한 유사한 조건문을 사용하여 데이터를 삭제할 수 있습니다:

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

전체 데이터베이스 지우기:

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

3. 또한 고급 쿼리

. 데이터에 액세스하기 위해 점 연산자를 사용하려면 기본 Dict 액세스 표기법을 사용할 수도 있습니다.

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

이 두 가지 작성 방법은 동일합니다.

일반적인 쿼리 연산자(==, <, >, ...) 외에도 TinyDB는 where 문도 지원합니다:

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

이것은 다음과 동일합니다:

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

이 구문은 중첩된 필드에도 액세스할 수 있습니다:

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

Any 쿼리 방법:

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'}]}]

목록에 단일 항목이 포함되어 있는지 확인:

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

TinyDB는 Pandas와 유사한 논리 연산도 지원합니다.

# 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 소개는 여기에 있으며, 공식 문서를 방문하여 더 많은 사용 방법을 볼 수도 있습니다.

​​https://www.php.cn/link/8ff3fdef6f5144f50eb2a83cd34baa5d​​​

특히 TinyDB를 기반으로 스토리지 최적화를 원하는 학생의 경우 스토리지 및 미들웨어 장을 자세히 읽을 수 있습니다.

위 내용은 TinyDB는 순수하게 Python으로 작성된 경량 데이터베이스입니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!