Python bsddb模块操作Berkeley DB数据库介绍
bsddb模块是用来操作bdb的模块,bdb是著名的Berkeley DB,它的性能非常好,mysql的存储后端引擎都支持bdb的方式。这里简单介绍一些关于bsddb的使用方法。
bdb不同于一般的关系数据库,它存储的数据只能是以key和value组成的一对数据,使用就像python的字典一样,它不能直接表示多个字段,当要存储多个字段的数据时,只能把数据作为一个整体存放到value中。
使用bsddb面临的第一问题是使用什么数据访问方法,bdb支持四种:btree, hash, queue, recno。这里先说说它们有什么区别,btree是用的树结构来才存储的数据,查询速度很快,可以存储任意复杂的key和value。hash是用的hash算法,速度其实和btree比差不多的,但是当数据量特别巨大时,应该使用hash。queue是队列操作,它有一个限制,它只能存储定长的数据,也就是说value的长度是固定的!但是queue可以保持数据的先进先出,并且对数据的插入做了特殊的优化,并且提供行级锁。queue的key必须是数字。recno和queue类似,但是它可以支持变长的value,它的key同样也是数字。
这里先对这四种数据访问方法分别做打开数据库,简单插入一条数据的演示。
对于python的bsddb模块来说,打开数据库的操作有两种方式,一是使用原始的接口,就是先打开一个环境,然后从这个环境中打开一个数据库,就像下面:
代码如下:
import bsddb
dbenv = bsddb.db.DBEnv()
dbenv.open(home, bsddb.db.DB_CREATE | bsddb.db.DB_INIT_MPOOL)
d = bsddb.db.DB(dbenv)
d.open(filename, bsddb.db.DB_BTREE, bsddb.db.DB_CREATE, 0666)
还有一种方式是python特有的,这个是bsddb模块本身对上面的过程做了包装,比如打开btree的:
代码如下:
import bsddb
db = bsddb.btopen('test.db', 'c')
看起来比上面的简单多了吧。但这种方式提供的接口很有限,也只有很简单的功能,没有第一种的灵活,但是它在python2.5的版本里是线程安全的。这里都介绍一下。
看看一个例子:
代码如下:
#-*- encoding: gb2312 -*-
import os, sys, string
import bsddb, time
home = "db_home"
filename = "test.db"
try:
# 创建home目录
os.mkdir(home)
except:
pass
# 创建数据库环境
dbenv = bsddb.db.DBEnv()
# 打开数据库环境
dbenv.open(home, bsddb.db.DB_CREATE | bsddb.db.DB_INIT_MPOOL)
# 创建数据库对象
d = bsddb.db.DB(dbenv)
# 打开数据库, 这里的第二个参数就是指定使用什么数据访问方法
# btree是 bsddb.db.DB_BTREE, hash是bsddb.db.DB_HASH
# queu 是 bsddb.db.DB_QUEUE, recno 是bsddb.db.DB_RECNO
d.open(filename, bsddb.db.DB_BTREE, bsddb.db.DB_CREATE, 0666)
# 插入一条数据,注意queue和recno的key不能是字符串的,应该是数字
d.put('test1', 'zhaowei')
print d.items()
# 关闭,这时会把数据写回文件
d.close()
dbenv.close()
下面来个使用queue的,注意看有什么区别:
代码如下:
#-*- encoding: gb2312 -*-
import os, sys, string
import bsddb, time
home = "db_home"
filename = "testqueue.db"
try:
os.mkdir(home)
except:
pass
dbenv = bsddb.db.DBEnv()
dbenv.open(home, bsddb.db.DB_CREATE | bsddb.db.DB_INIT_MPOOL)
d = bsddb.db.DB(dbenv)
# queue必须要设置一个value的长度,它的value是定长的
d.set_re_len(40)
d.open(filename, bsddb.db.DB_QUEUE, bsddb.db.DB_CREATE, 0666)
# 它的key必须是数字
d.put(1, 'zhaowei')
print d.items()
d.close()
dbenv.close()
那简单的第二种方式使用如下, 要简洁很多了:
代码如下:
import bsddb
d = bsddb.hashopen("aaa.db", "c")
d['test1'] = "zhaowei"
print d.items()
d.close()

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단일 애플리케이션으로 휴대 전화에서 직접 XML에서 PDF 변환을 완료하는 것은 불가능합니다. 두 단계를 통해 달성 할 수있는 클라우드 서비스를 사용해야합니다. 1. 클라우드에서 XML을 PDF로 변환하십시오. 2. 휴대 전화에서 변환 된 PDF 파일에 액세스하거나 다운로드하십시오.

모바일 XML에서 PDF의 속도는 다음 요인에 따라 다릅니다. XML 구조의 복잡성. 모바일 하드웨어 구성 변환 방법 (라이브러리, 알고리즘) 코드 품질 최적화 방법 (효율적인 라이브러리 선택, 알고리즘 최적화, 캐시 데이터 및 다중 스레딩 사용). 전반적으로 절대적인 답변은 없으며 특정 상황에 따라 최적화해야합니다.

C 언어에는 내장 합계 기능이 없으므로 직접 작성해야합니다. 합계는 배열 및 축적 요소를 가로 질러 달성 할 수 있습니다. 루프 버전 : 루프 및 배열 길이를 사용하여 계산됩니다. 포인터 버전 : 포인터를 사용하여 배열 요소를 가리키며 효율적인 합계는 자체 증가 포인터를 통해 달성됩니다. 동적으로 배열 버전을 할당 : 배열을 동적으로 할당하고 메모리를 직접 관리하여 메모리 누출을 방지하기 위해 할당 된 메모리가 해제되도록합니다.

XML을 PDF로 직접 변환하는 응용 프로그램은 근본적으로 다른 두 형식이므로 찾을 수 없습니다. XML은 데이터를 저장하는 데 사용되는 반면 PDF는 문서를 표시하는 데 사용됩니다. 변환을 완료하려면 Python 및 ReportLab과 같은 프로그래밍 언어 및 라이브러리를 사용하여 XML 데이터를 구문 분석하고 PDF 문서를 생성 할 수 있습니다.

XSLT 변환기 또는 이미지 라이브러리를 사용하여 XML을 이미지로 변환 할 수 있습니다. XSLT 변환기 : XSLT 프로세서 및 스타일 시트를 사용하여 XML을 이미지로 변환합니다. 이미지 라이브러리 : Pil 또는 Imagemagick와 같은 라이브러리를 사용하여 XML 데이터에서 이미지를 그리기 및 텍스트 그리기와 같은 이미지를 만듭니다.

XML을 통해 이미지를 생성하려면 XML에서 메타 데이터 (크기, 색상)를 기반으로 이미지를 생성하기 위해 브리지로 그래프 라이브러리 (예 : Pillow 및 JFreeChart)를 사용해야합니다. 이미지의 크기를 제어하는 열쇠는 & lt; width & gt의 값을 조정하는 것입니다. 및 & lt; 높이 & gt; XML의 태그. 그러나 실제 애플리케이션에서 XML 구조의 복잡성, 그래프 드로잉의 편향, 이미지 생성 속도 및 메모리 소비 및 이미지 형식 선택은 모두 생성 된 이미지 크기에 영향을 미칩니다. 따라서 그래픽 라이브러리에 능숙한 XML 구조에 대한 깊은 이해가 필요하고 최적화 알고리즘 및 이미지 형식 선택과 같은 요소를 고려해야합니다.

XML 서식 도구는 규칙에 따라 코드를 입력하여 가독성과 이해를 향상시킬 수 있습니다. 도구를 선택할 때는 사용자 정의 기능, 특수 상황 처리, 성능 및 사용 편의성에주의하십시오. 일반적으로 사용되는 도구 유형에는 온라인 도구, IDE 플러그인 및 명령 줄 도구가 포함됩니다.

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