Python编程:pickleDB库Redis的简易替代

本文涉及的产品
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: pickleDB 是一个轻量简单的 key-value 存储器,操作和redis 很类似可以作为一个不错的工具

pickleDB 是一个轻量简单的 key-value 存储器,操作和redis 很类似

可以作为一个不错的工具


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

pickleDB github https://github.com/patx/pickledb


代码示例

# -*- coding: utf-8 -*-
import pickledb
# 从文件反序列化,auto_dump 是每次写入操作都会写到文件,可以设置为False避免多次io
db = pickledb.load("my.db", auto_dump=False)
# 写入
db.set("name", "Tom")
# 获取
name = db.get("name")
print(name)
# Tom
# 序列化到文件
db.dump()

一番操作之后,当前目录下出现文件 my.db, 打开发现其实存的是json格式

{"name": "Tom"}
相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore     ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库 ECS 实例和一台目标数据库 RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
3天前
|
XML 前端开发 数据格式
BeautifulSoup 是一个 Python 库,用于从 HTML 和 XML 文件中提取数据
BeautifulSoup 是 Python 的一个库,用于解析 HTML 和 XML 文件,即使在格式不规范的情况下也能有效工作。通过创建 BeautifulSoup 对象并使用方法如 find_all 和 get,可以方便地提取和查找文档中的信息。以下是一段示例代码,展示如何安装库、解析 HTML 数据以及打印段落、链接和特定类名的元素。BeautifulSoup 还支持更复杂的查询和文档修改功能。
11 1
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 PyTorch
10个非常有用的Python库,你知道几个?
这些库覆盖了数据科学、机器学习、Web开发和其他领域,使Python成为一个多用途的编程语言。它们在各种项目和领域中都非常有用。
15 2
|
1天前
|
SQL 关系型数据库 数据库连接
使用 Python 访问数据库的基本方法
【5月更文挑战第12天】在Python中操作数据库涉及安装数据库驱动(如mysql-connector-python, psycopg2, pymongo)、连接数据库、执行查询/更新、处理结果集及关闭连接。使用ORM(如SQLAlchemy)可简化操作。通过上下文管理器(with语句)能更好地管理资源和错误。注意根据实际需求处理事务、错误和安全性,例如使用SSL连接。
11 2
|
2天前
|
JSON 监控 调度
局域网管理软件的自动化任务调度:Python 中的 APScheduler 库的应用
使用 Python 的 APScheduler 库可简化局域网管理中的自动化任务调度。APScheduler 是一个轻量级定时任务调度库,支持多种触发方式如间隔、时间、日期和 Cron 表达式。示例代码展示了如何创建每 10 秒执行一次的定时任务。在局域网管理场景中,可以利用 APScheduler 定期监控设备状态,当设备离线时自动提交数据到网站,提升管理效率。
15 0
|
2天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
如何利用Python中的Pandas库进行数据分析和可视化
Python的Pandas库是一种功能强大的工具,可以用于数据分析和处理。本文将介绍如何使用Pandas库进行数据分析和可视化,包括数据导入、清洗、转换以及基本的统计分析和图表绘制。通过学习本文,读者将能够掌握利用Python中的Pandas库进行高效数据处理和可视化的技能。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
Gensim详细介绍和使用:一个Python文本建模库
Gensim详细介绍和使用:一个Python文本建模库
15 1
|
4天前
|
JSON 数据格式 Python
Python 的 requests 库是一个强大的 HTTP 客户端库,用于发送各种类型的 HTTP 请求
`requests` 库是 Python 中用于HTTP请求的强大工具。要开始使用,需通过 `pip install requests` 进行安装。发送GET请求可使用 `requests.get(url)`,而POST请求则需结合 `json.dumps(data)` 以JSON格式发送数据。PUT和DELETE请求类似,分别调用 `requests.put()` 和 `requests.delete()`。
14 2
|
4天前
|
JSON 数据格式 开发者
pip和requests在Python编程中各自扮演着不同的角色
`pip`是Python的包管理器,用于安装、升级和管理PyPI上的包;`requests`是一个HTTP库,简化了HTTP通信,支持各种HTTP请求类型及数据交互。两者在Python环境中分别负责包管理和网络请求。
19 5
|
5天前
|
JSON 数据格式 索引
python之JMESPath:JSON 查询语法库示例详解
python之JMESPath:JSON 查询语法库示例详解
14 0
|
7天前
|
存储 Python 容器
Python高级编程
Python集合包括可变的set和不可变的frozenset,用于存储无序、不重复的哈希元素。创建集合可使用{}或set(),如`my_set = {1, 2, 3, 4, 5}`。通过add()添加元素,remove()或discard()删除元素,如`my_set.remove(3)`。
10 0