


Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python
Hadidb: Pangkalan data python berskala tinggi, ringan,
Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python yang mempunyai tahap skalabilitas yang tinggi.
Pasang Hadidb
Pasang Menggunakan PIP:
<code class="bash">pip install hadidb</code>
Pengurusan Pengguna
Buat Pengguna: Kaedah createuser()
mencipta pengguna baru. Kaedah authentication()
mengesahkan identiti pengguna.
<code class="python">from hadidb.operation import user user_obj = user("admin", "admin") user_obj.createuser() # 创建用户user_obj.authentication() # 验证用户</code>
Kembalikan contoh hasil:
<code class="json">{'status': 200, 'message': 'database user created'}</code>
Pangkalan Data, Koleksi, dan Penciptaan Skema
Coretan kod berikut menunjukkan bagaimana untuk menyediakan kelayakan pengguna, skema koleksi pangkalan data, dan cara memasukkan data.
<code class="python">from hadidb.operation import operation username = "admin" password = "admin" database = "mefiz.com" collection = "authuser" schema = { "username": "unique", "password": "hash", "cnic": "unique", "picture": "image", "bio": "text" } db = operation(username, password, database, collection) db.create_database(schema)</code>
Operasi Data
- Masukkan data: Kaedah
db.insert(data)
memasukkan data.
<code class="python">data = { "username": "hadidb", "password": "12345", "cnic": "123232442", "picture": "user/my/hadidb.jpg", "bio": "hadidb is the best ;)" } result = db.insert(data) print(result)</code>
Kembalikan contoh hasil:
<code class="json">{ 'status': 200, 'message': 'data insert successfully', 'data': { 'username': 'hadidb', 'password': '12345', 'cnic': '123232442', 'picture': 'user/my/hadidb.jpg', 'bio': 'hadidb is the best ;)', 'id': 1 } }</code>
- Kemas kini Data:
db.update(1, update_data)
Kaedah mengemas kini data.
<code class="python">update_data = { "username": "hadidb_update", "password": "123455", "cnic": "1232324423", "picture": "user/my/hadidb1.jpg", "bio": "hadidb is the best ;) update bio" } result = db.update(1, update_data) print(result)</code>
Dapatkan data mengikut id:
db.getbyid(1)
Kaedah Dapatkan data mengikut ID.Dapatkan semua data:
db.getall()
Kaedah mendapat semua data.Tekan kekunci untuk mendapatkan data:
db.getbykey()
dandb.getbykeys()
Kaedah Gunakan kekunci untuk mendapatkan data.Kira: Bilangan statistik data kaedah
db.count()
. Kaedahdb.getbykeycount()
mengira bilangan data yang sepadan dengan pasangan nilai kunci yang ditentukan.Padam Data:
db.delete(1)
Kaedah Menghapus Data.
Pengurusan pangkalan data dan pengumpulan
Dapatkan semua pangkalan data:
configuration().get_database()
Kaedah mendapat semua pangkalan data.Dapatkan semua koleksi:
configuration(database).get_collection()
Kaedah mendapat semua koleksi pangkalan data yang ditentukan.Dapatkan corak:
configuration(database, collection).get_schema()
Kaedah mendapat corak koleksi yang ditentukan.Padam Koleksi:
databasedeletionservice().deletecollection()
Kaedah Menghapus Koleksi.Padam pangkalan data:
databasedeletionservice().deleteDatabase()
Kaedah Menghapus pangkalan data.
Pautan Projek
- Github: https://www.php.cn/link/4b0a618db23379c7c7f818cf569050d
- Laman web: https://www.php.cn/link/a2642f3f2bd5c4424bb169ac8367257f
- Pemaju: Moming Iqbal
Versi ini menyusun semula dan menggilap teks asal untuk menjadikannya lebih jelas dan mudah dibaca, dan diformat bahagian kod untuk memudahkannya difahami. Semua pautan imej dikekalkan.
Atas ialah kandungan terperinci Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Redis menggunakan jadual hash untuk menyimpan data dan menyokong struktur data seperti rentetan, senarai, jadual hash, koleksi dan koleksi yang diperintahkan. Redis berterusan data melalui snapshots (RDB) dan menambah mekanisme tulis sahaja (AOF). Redis menggunakan replikasi master-hamba untuk meningkatkan ketersediaan data. Redis menggunakan gelung acara tunggal untuk mengendalikan sambungan dan arahan untuk memastikan atom dan konsistensi data. Redis menetapkan masa tamat tempoh untuk kunci dan menggunakan mekanisme memadam malas untuk memadamkan kunci tamat tempoh.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Untuk melihat semua kunci di Redis, terdapat tiga cara: Gunakan perintah kunci untuk mengembalikan semua kunci yang sepadan dengan corak yang ditentukan; Gunakan perintah imbasan untuk melangkah ke atas kunci dan kembalikan satu set kunci; Gunakan arahan maklumat untuk mendapatkan jumlah kunci.

Cara Membersihkan Semua Data Redis: Redis 2.8 dan kemudian: Perintah Flushall memadam semua pasangan nilai utama. Redis 2.6 dan lebih awal: Gunakan perintah DEL untuk memadam kekunci satu demi satu atau gunakan klien Redis untuk memadam kaedah. Alternatif: Mulakan semula perkhidmatan Redis (gunakan dengan berhati -hati), atau gunakan klien Redis (seperti Flushall () atau Flushdb ()).

Redis Kegigihan akan mengambil ingatan tambahan, RDB sementara meningkatkan penggunaan memori apabila menjana snapshot, dan AOF terus mengambil ingatan apabila memasuki log. Faktor yang mempengaruhi termasuk jumlah data, dasar kegigihan dan konfigurasi REDIS. Untuk mengurangkan kesan, anda boleh mengkonfigurasi dasar snapshot RDB, mengoptimumkan konfigurasi AOF, menaik taraf perkakasan dan memantau penggunaan memori. Selain itu, adalah penting untuk mencari keseimbangan antara prestasi dan keselamatan data.

Menggunakan Arahan Redis memerlukan langkah -langkah berikut: Buka klien Redis. Masukkan arahan (nilai kunci kata kerja). Menyediakan parameter yang diperlukan (berbeza dari arahan ke arahan). Tekan Enter untuk melaksanakan arahan. Redis mengembalikan tindak balas yang menunjukkan hasil operasi (biasanya OK atau -r).

Soalan: Bagaimana untuk melihat versi pelayan Redis? Gunakan alat perintah Redis-cli -version untuk melihat versi pelayan yang disambungkan. Gunakan arahan pelayan INFO untuk melihat versi dalaman pelayan dan perlu menghuraikan dan mengembalikan maklumat. Dalam persekitaran kluster, periksa konsistensi versi setiap nod dan boleh diperiksa secara automatik menggunakan skrip. Gunakan skrip untuk mengautomasikan versi tontonan, seperti menyambung dengan skrip Python dan maklumat versi percetakan.
