odbm = की-वैल्यू स्टोर के लिए ऑब्जेक्ट रैपर

odbm

प्रोजेक्ट ऑप्टिमाइज़ेशन => स्टोरेज ऑप्टिमाइज़ेशन => dbm => डिक्टेंड स्टाइल => :-( => ओम्बम्ब => :-)

बैकेंड

• tokyo कैबिनेट ( tokyo-python के माध्यम से) - मैं अत्यधिक इसकी सिफारिश करता हूं, एनालॉग्स की तुलना में कई गुना तेज, db फाइल अधिक कॉम्पैक्ट है
• kyoto कैबिनेट ( देशी रैपर के माध्यम से) - tokyo- कैबिनेट के लेखकों से और उनका वर्णन कूलर है, लेकिन मेरे परीक्षणों के अनुसार यह 2-3 गुना धीमा है
• gdbm
• fsdbm - बड़े दस्तावेज़ों को संग्रहीत करने के लिए सुविधाजनक
• ... लिखो तो कुछ याद आ रहा है
  
  

  स्थापना

  
  pip install odbm

  शलजम: bitbucket
  
  

  वाक्य-विन्यास

  
  
  

   from datetime import datetime, date import odbm #   class User(odbm.Model): username = odbm.UnicodeProperty(primary_key=True) birthday = odbm.DateProperty(key='b') is_active = odbm.Property(key='a', default=True) is_admin = odbm.Property(key='r', default=False) created = odbm.DateTimeProperty(key='c') __filename__ = 'var/user.odbm.tch' __db_type__ = 'tc' #     User(username='fizban', birthday=date(1917, 1, 1), created=datetime.now()).save() #  dict-style  : # db['fizban'] = {'b': timestamp , 'c': timestamp } #      (. key=...  property) #     u = User.get('fizban') print u.birthday # datetime.date(1917, 1, 1) #   u.is_active = False u.save() #    for i in xrange(10): User(username=('test-%i' % i), birthday=date(1950 + i, 1, 1)).save() #   User.find() #    c birthday > 1955,   username for obj in User.find( filter = lambda u: u.birthday.year > 1955, order = lambda u: u.username): print obj #     print User.count(lambda u: u.username.startswith('f')) # 1 #   print User.count() # 11 User.find_one().delete() print User.count() # 10 

  
  
  

  संपत्ति

  
  
  • odbm.Property () - यहां आप किसी भी मार्शलेबल प्रकार (उदाहरण के लिए, {'a': [True, 1, none]}) को हिला सकते हैं
  • odbm.UnicodeProperty () - यूनिकोड स्ट्रिंग्स के लिए, लैटिन एशियासी और यूनीकोड ​​कुंजियों के साथ भ्रम से बचने के लिए
  • odbm.DateTimeProperty () - datetime.datetime
  • odbm.DateProperty () - datetime.date
  • odbm.CompressedProperty () - odbm.Property की तरह, लेकिन संपीड़ित
  • odbm.CompressedUnicodeProperty - odbm.UnicodeProperty की तरह, लेकिन संपीड़ित
  
  
  

  उत्पादकता

  
  परीक्षण के लिए, हम उपरोक्त मॉडल के यादृच्छिक क्रम 10k उपयोगकर्ताओं में लिखते हैं और गणना करते हैं। और cPickle शब्दकोशों के रूप में एक ही डेटा लिखने / पढ़ने के साथ तुलना करें:
  
  seconds to write/read 10000 rows
pickle (write, read): (1.0030829906463623, 0.25429201126098633)
odbm (write, read): (0.99477910995483398, 0.14065694808959961)
pickle file size: 2768704
odbm file size: 1348752

  
  ऊपर वर्णित मुख्य लंबाई की कमी के कारण फ़ाइल आकार में कमी हासिल की गई थी। परीक्षण कोड यहाँ है ।
  
  

  [ऑफटॉप] db फ़ाइल की कॉम्पैक्टनेस के मूलभूत महत्व पर

  
  
  एक साल पहले, हमने स्पष्ट रूप से दिखाए गए परीक्षणों की एक श्रृंखला आयोजित की: सबड इंजन की परवाह किए बिना, जैसे ही उपयोग की जाने वाली फाइलें फ़ाइल सिस्टम कैश में नहीं रखी जाती हैं, कुछ आदेशों द्वारा यादृच्छिक नमूनाकरण की गति कम हो जाती है । अगर किसी को संख्याओं में रुचि है, तो यहां उन सभी परीक्षणों के अवशेष हैं:
  
  • dumpz.org/19177
  • dumpz.org/19243
  • dumpz.org/19255