Basic-Daten-Speicher mit Python

Brauche ich zum speichern von basic-Daten von Kunden und Autos, die Sie gekauft haben und die Zahlung Zeitplan für diese Autos. Diese Daten stammen aus der GUI in Python geschrieben. Ich habe nicht genug Erfahrung, um eine Datenbank-system, wie sql eine ist, so möchte ich zum speichern meiner Daten in eine Datei als nur-text. Und es muss nicht online sein.

In der Lage sein zu suchen und filtern, zuerst habe ich meine konvertieren von Daten (Listen von Listen), um den string dann, wenn ich die Daten erneut konvertieren zu den regulären Python-Liste syntax. Ich weiß, es ist ein sehr brute-force-Weg, aber ist es sicher, so oder können Sie mir Ratschläge, um einen anderen Weg?

InformationsquelleAutor erkangur | 2010-07-18

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Es ist nie sicher zu speichern Sie Ihre Datenbank in ein text-format (oder mit Gurke oder was auch immer). Es besteht die Gefahr, dass Probleme beim speichern der Daten können dadurch beschädigt werden. Nicht zu vergessen die Risiken, die mit Ihre Daten gestohlen werden.

Als Ihre datasets kann es zu einem Leistungseinbruch.

haben Sie einen Blick auf sqlite (oder sqlite3), die kleiner und leichter zu handhaben als mysql. Es sei denn, Sie haben einen sehr kleinen Datensatz, die passen in eine text-Datei.

P/S: btw, die Verwendung der berkeley-db in python ist einfach, und Sie don ' T müssen lernen, alle DB-Dinge, nur zu importieren bsddb

bsddb Modul wurde entfernt von Python 3 library. (es können noch vorhanden sein, als Drittanbieter -)

InformationsquelleAutor ntcong
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Die Antwort zu verwenden Gurke ist gut, aber ich persönlich bevorzuge Regal. Es ermöglicht Ihnen, zu halten von Variablen in dem gleichen Zustand waren Sie in zwischen den Start-und ich finde es einfacher zu verwenden als Gurke direkt. http://docs.python.org/library/shelve.html

InformationsquelleAutor g.d.d.c
5

Ich Stimme mit den anderen, die ernste und wichtige Daten würde sicherer sein, in irgendeiner Art von Licht Datenbank, kann aber auch Sympathie für den Wunsch, Dinge einfach zu halten und transparent.

So, stattdessen erfinden Sie Ihren eigenen text-basierten Daten-format würde ich vorschlagen, Sie verwenden YAML

Format ist für Menschen lesbar zum Beispiel:
```
List of things:
    - Alice
    - Bob
    - Evan
```
Laden Sie die Datei wie folgt:
```
>>> import yaml
>>> file = open('test.yaml', 'r')
>>> list = yaml.load(file)
```
Und die Liste wird wie folgt Aussehen:
```
{'List of things': ['Alice', 'Bob', 'Evan']}
```
Natürlich kann man das auch Umgekehrt und speichern von Daten in YAML, die docs helfen Sie mit, dass.

Zumindest eine alternative zu erwägen 🙂

InformationsquelleAutor Hagge

sehr einfach und basic - (mehr @ http://pastebin.com/A12w9SVd)

import json, os

db_name = 'udb.db'

def check_db(name = db_name):
    if not os.path.isfile(name):
        print 'no db\ncreating..'
        udb = open(db_name,'w')
        udb.close()

def read_db():
    try:
        udb = open(db_name, "r")
    except:
        check_db()
        read_db()
    try:
        dicT = json.load(udb)
        udb.close()
        return dicT
    except:
        return {}    

def update_db(newdata):
    data = read_db()
    wdb = dict(data.items() + newdata.items())    
    udb = open(db_name, 'w')
    json.dump(wdb, udb)
    udb.close()

mit:

def adduser():
    print 'add user:'
    name = raw_input('name > ')
    password = raw_input('password > ')

    update_db({name:password})

InformationsquelleAutor DirectorX

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Können Sie diese lib zu schreiben, die ein Objekt in eine Datei http://docs.python.org/library/pickle.html

InformationsquelleAutor Quonux
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Schreiben von Daten in eine Datei, die nicht einen sicheren Weg für datastorage. Besser verwenden Sie eine einfache Datenbank-Bibliothek wie sqlalchemy. Es ist ein ORM für einfache Datenbank-Nutzung...

InformationsquelleAutor svenwltr

Können Sie auch halten Sie einfach die Daten in plain-text-Datei. Dann haben Sie nicht viel Unterstützung, jedoch, um zu überprüfen, Konsistenz von Daten, die doppelte Werte etc.

Hier ist meine einfache "Karten-Datei' geben Sie Daten in text-Datei code-snippet mit namedtuple, so dass Sie auf Werte zugreifen, die nicht nur durch index in der Zeile, sondern durch Sie-header name:

# text based data input with data accessible
# with named fields or indexing
from __future__ import print_function ## Python 3 style printing
from collections import namedtuple
import string

filein = open("sample.dat")

datadict = {}

headerline = filein.readline().lower() ## lowercase field names Python style
## first non-letter and non-number is taken to be the separator
separator = headerline.strip(string.lowercase + string.digits)[0]
print("Separator is '%s'" % separator)

headerline = [field.strip() for field in headerline.split(separator)]
Dataline = namedtuple('Dataline',headerline)
print ('Fields are:',Dataline._fields,'\n')

for data in filein:
    data = [f.strip() for f in data.split(separator)]
    d = Dataline(*data)
    datadict[d.id] = d ## do hash of id values for fast lookup (key field)

## examples based on sample.dat file example
key = '123'
print('Email of record with key %s by field name is: %s' %
      (key, datadict[key].email))

## by number
print('Address of record with key %s by field number is: %s' %
      (key ,datadict[key][3]))

## print the dictionary in separate lines for clarity
for key,value in  datadict.items():
    print('%s: %s' % (key, value))

input('Ready') ## let the output be seen when run directly

""" Output:
Separator is ';'
Fields are: ('id', 'name', 'email', 'homeaddress') 

Email of record with key 123 by field name is: [email protected]
Address of record with key 123 by field number is: 456 happy st.
345: Dataline(id='345', name='tony', email='[email protected]', homeaddress='Espoo Finland')
123: Dataline(id='123', name='gishi', email='[email protected]', homeaddress='456 happy st.')
Ready
"""

InformationsquelleAutor Tony Veijalainen

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