世界简讯:TinyDB 一个纯Python编写的轻量级数据库

TinyDB 是一个纯 Python 编写的轻量级数据库，一共只有1800行代码，没有外部依赖项。

TinyDB的目标是降低小型 Python 应用程序使用数据库的难度，对于一些简单程序而言与其用 SQL 数据库，不如就用TinyDB， 因为它有如下特点：

(相关资料图)

轻便：当前源代码有 1800 行代码（大约 40% 的文档）和 1600 行测试代码。

可随意迁移：在当前文件夹下生成数据库文件，不需要任何服务，可以随意迁移。

简单：TinyDB 通过提供简单干净的 API 使得用户易于使用。

用纯 Python 编写：TinyDB 既不需要外部服务器，也不需要任何来自 PyPI 的依赖项。

适用于 Python 3.6+ 和 PyPy3：TinyDB 适用于所有现代版本的 Python 和 PyPy。

强大的可扩展性：您可以通过编写中间件修改存储的行为来轻松扩展 TinyDB。

100% 测试覆盖率：无需解释。

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南进行安装。

(可选1)如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

(可选2)此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip installtinydb

2.简单的增删改查示例

初始化一个DB文件：

fromtinydb importTinyDBdb = TinyDB("db.json")

这样就在当前文件夹下生成了一个名为 `db.json` 的数据库文件。

往里面插入数据：

fromtinydb importTinyDBdb = TinyDB("db.json")db.insert({"type": "apple", "count": 7})db.insert({"type": "peach", "count": 3})

可以看到，我们可以直接往数据库里插入字典数据，不需要任何处理。下面是批量插入的方法：

db.insert_multiple([{"name": "John", "age": 22},{"name": "John", "age": 37}])db.insert_multiple({"int": 1, "value": i} fori inrange(2))

查询所有数据：

fromtinydb importTinyDBdb = TinyDB("db.json")db.all()# [{"count": 7, "type": "apple"}, {"count": 3, "type": "peach"}]

除了 .all() 我们还可以使用for循环遍历db：

fromtinydb importTinyDBdb = TinyDB("db.json")foritem indb:print(item)# {"count": 7, "type": "apple"}# {"count": 3, "type": "peach"}

如果你需要搜索特定数据，可以使用Query():

fromtinydb importTinyDBdb = TinyDB("db.json")Fruit = Query()db.search(Fruit.type == "peach")# [{"count": 3, "type": "peach"}]db.search(Fruit.count > 5)# [{"count": 7, "type": "apple"}]

更新数据：

fromtinydb importTinyDBdb = TinyDB("db.json")db.update({"foo": "bar"})# 删除某个Keyfromtinydb.operations importdeletedb.update(delete("key1"), User.name == "John")

删除数据：

删除数据也可以使用类似的条件语句：

fromtinydb importTinyDBdb = TinyDB("db.json")db.remove(Fruit.count < 5)db.all()# [{"count": 10, "type": "apple"}]

清空整个数据库：

fromtinydb importTinyDBdb = TinyDB("db.json")db.truncate()db.all()# []

3.高级查询

除了点操作符访问数据，你还可以用原生的dict访问表示法：

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

这两种写法是等效的。

另外在常见的查询运算符(==, <, >, ...)之外，TinyDB还支持where语句：

fromtinydb importwheredb.search(where("field") == "value")

这等同于：

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

这种语法还能访问嵌套字段：

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

Any 查询方法：

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"}]}]

检查单个项目是否包含在列表中：

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

TinyDB还支持和Pandas类似的逻辑操作：

# 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的介绍就到这里，你还可以访问他们的官方文档，查看更多的使用方法：

https://tinydb.readthedocs.io/en/latest/usage.html

尤其是想基于TinyDB做些存储优化的同学，你们可以详细阅读 Storage & Middleware 章节。

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注Python实用宝典。

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