是否有与 dict 具有相同功能的 Python 持久数据存储（或如何哄骗“Shelf”来获得它）？

Posted 2023-04-01

【中文标题】是否有与 dict 具有相同功能的 Python 持久数据存储（或如何哄骗“Shelf”来获得它）？

【英文标题】：Is there a Python persitent data store that has the same functionality as dict (or how to coax "Shelve" to get that)?

【发布时间】：2011-03-20 08:44:57

【问题描述】：

我正在使用 Python 3。shelve 在文档中被宣传为dict 的持久版本。但是，在我的使用中，事实证明 shelve 不允许元组作为键，而 dict 允许：

import shelve
def tryShelve():
    db = shelve.open("shelvefile")
    db["word1"] = 1
    db[("word1", "word2")] = 15

tryShelve()

产生这个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#41>", line 1, in <module>
    tryShelve()
  File "<pyshell#40>", line 4, in tryShelve
    db[("word1", "word2")] = 15
  File "C:\Python32\lib\shelve.py", line 125, in __setitem__
    self.dict[key.encode(self.keyencoding)] = f.getvalue()
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'encode'

【问题讨论】：

如果您的元组由简单的数据类型（如字符串）组成——如您的示例所示——您也许可以只使用它们的字符串表示作为键，例如 'db[repr((" word1", "word2"))] = 15`.

【参考方案1】：

the shelve module documentation中的第一段：

一个“架子”是一个持久的， 类字典对象。区别 使用“dbm”数据库是 书架中的值（不是键！）可以 本质上是任意的 Python 物体——任何泡菜 模块可以处理。这包括大部分 类实例，递归数据类型， 和包含大量共享的对象 子对象。 按键很普通 字符串。

[强调我的]

yaml module 允许元组作为键：

>>> d = 
>>> d["word1"] = 1
>>> d[("word1", "word2")] = 15
>>> import yaml
>>> yaml.dump(d)
'word1: 1\n? !!python/tuple [word1, word2]\n: 15\n'
>>> yaml.load(_)
('word1', 'word2'): 15, 'word1': 1

【讨论】：

感谢您的回答，我没有仔细阅读该段。当 sehelve 没有按预期工作时，我只是跳到了 shelve 模块的限制部分，看看是否有任何关于它的内容，没有。无论如何：yaml 与 pickle 模块相比有什么优势？这个任务的唯一区别似乎是pickle使用二进制表示，而yaml使用字符串表示，对吧？

@Anas Elghafari：优点：yaml 是人类可读的；泡菜在标准库中。你不应该对来自不受信任来源的数据调用.load()。

【参考方案2】：

元组在 Python 2.7.1 版本的 shelve 中也不能用作键。 2.7.1 documention 建议查看 ActiveState Persistent dictionary recipe。我对其进行了测试，它似乎可以使用元组作为键，如您的示例代码所示，格式为'csv'，尽管不是'jason' 格式（我没有尝试'pickle'）。如果你看一下食谱，你就会明白我所说的“格式”是什么意思。

【参考方案3】：

在我看来，搁置无法序列化元组以写入文件。 考虑pickle 作为替代方案。

【参考方案4】：

您可以使用dumps 和loads 将您的元组转换为字符串，然后再将它们用作搁架中的键。或者，如果您的元组仅包含文字，您可以使用 repr(your_tuple) 获取一个字符串表示，您可以使用 literal_eval 将其转换回元组。

为了使转换更方便，您可以继承 Shelf 并覆盖 __getitem__ 和 __setitem__ 以在访问时自动进行转换。