最近发现的 3 个 Python 轻量级数据库，好用到爆！

你好，我是征哥，在写程序的时候经常会需要将数据保存到本地，比如是配置文件，或者是中间过程数据，通过情况下我会选择 json、pickle 或者 sqlite。但是他们都有点不大方便。

比如 json 和 pickle，需要先序列化保存到文件，读的时候再反序列化成 Python 对象。往往搞不清楚是 load 还是 dump，是 loads 还是 dumps，需要查下文档。而 sqlite，虽然是文件数据库，但用起来和大的数据库 MySQL 的复杂度也差不多。

今天分享一下这些专门为 Python 打造的轻量级数据库，使用起来真的简单到爆，写代码时没有记忆负担。

Shelve

如果说 Python 中的字典（dict）是保存在内存中的，那么标准库 shelve^[1] 就像是保存在文件中的字典，它的值可以为为任意 pickle 模块能够处理的 Python 对象，这包括大部分类实例、递归数据类型，以及包含大量共享子对象的对象，它的键则为普通的字符串。

使用方法：shelve.open(filename, flag='c', protocol=None, writeback=False)

示例代码如下，可以看下注释：

import shelve# 写入
db = shelve.open("store")
db["data"] = {"name": "Python七号", "author": "somenzz"}
db.close()# 会生成文件 store.db# 推荐这种写法
with shelve.open("store") as db:db["data"] = {"name": "Python七号", "author": "somenzz"}#读取
with shelve.open("store") as db:print(db["data"])#out {'name': 'Python七号', 'author': 'somenzz'}

pickleDB

pickleDB^[2] 是一个轻量级且简单的键值对存储。它建立在 Python 的 simplejson 模块之上，并受到 redis 的启发。可以通过 pip install pickledb 进行安装。

使用方法：

>>> import pickledb
>>> db = pickledb.load('example.db', auto_dump = False)
>>> db.set('name', 'Python七号')
True
>>> db.get('name')
'Python七号'
>>> db.dump()
True

TinyDB

与 pickleDB 和 Shelve 类似，TinyDB 是另一种快速且轻量级的键值对存储。TinyDB^[3] 的优点是非常快，非常简单易用。TinyDB 的接口类似于许多键值存储，但提供了许多附加功能，例如编写自己的存储中间件能力。

用法：

import tinydbdb = tinydb.TinyDB("store.json")
db.insert({"name": "Python七号"})
db.insert({"author": "somenzz"})
results = db.all()
print(results)# output [{'name': 'Python七号'}, {'author': 'somenzz'}]

还可以这样用：

>>> from tinydb import TinyDB, Query
>>> db = TinyDB('path/to/db.json')
>>> User = Query()
>>> db.insert({'name': 'Python七号', 'author': 'somenzz'})
>>> db.search(User.name == 'Python七号')
[{'name': 'Python七号', 'author': 'somenzz'}]

是不是很方便？

最后的话

本文分享了 3 个轻量级的 Python 文件型数据库，它们都非常简单易用，希望对你的编程有所帮助。独学而无友，则孤陋而寡闻，因此我组建了一个纯技术交流群，关注公众号「Python七号」回复「入群」加入技术交流群。

参考资料

[1]

shelve: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/shelve.html

[2]

pickleDB: https://pythonhosted.org/pickleDB/

[3]

TinyDB: https://tinydb.readthedocs.io/en/latest/