Python Language
선반

소개

비고

with shelve.open('spam') as db:
    db['eggs'] = 'eggs'

선반의 샘플 코드

객체를 분리하려면 먼저 모듈을 가져온 다음 다음과 같이 객체 값을 할당합니다.

import shelve 
 database = shelve.open(filename.suffix) 
 object = Object() 
 database['key'] = object 

인터페이스 요약 (키는 문자열 임, 데이터는 임의의 객체 임) :

import shelve

d = shelve.open(filename)  # open -- file may get suffix added by low-level
                           # library

d[key] = data              # store data at key (overwrites old data if
                           # using an existing key)
data = d[key]              # retrieve a COPY of data at key (raise KeyError
                           # if no such key)
del d[key]                 # delete data stored at key (raises KeyError
                           # if no such key)

flag = key in d            # true if the key exists
klist = list(d.keys())     # a list of all existing keys (slow!)

# as d was opened WITHOUT writeback=True, beware:
d['xx'] = [0, 1, 2]        # this works as expected, but...
d['xx'].append(3)          # *this doesn't!* -- d['xx'] is STILL [0, 1, 2]!

# having opened d without writeback=True, you need to code carefully:
temp = d['xx']             # extracts the copy
temp.append(5)             # mutates the copy
d['xx'] = temp             # stores the copy right back, to persist it

# or, d=shelve.open(filename,writeback=True) would let you just code
# d['xx'].append(5) and have it work as expected, BUT it would also
# consume more memory and make the d.close() operation slower.

d.close()                  # close it

새로운 선반 만들기

shelve를 사용하는 가장 간단한 방법은 DbfilenameShelf 클래스를 사용하는 것입니다. anydbm을 사용하여 데이터를 저장합니다. 클래스를 직접 사용하거나 단순히 shelve.open ()을 호출 할 수 있습니다.

import shelve

s = shelve.open('test_shelf.db')
try:
    s['key1'] = { 'int': 10, 'float':9.5, 'string':'Sample data' }
finally:
    s.close()

데이터에 다시 액세스하려면 선반을 열고 사전과 같이 사용하십시오.

    import shelve
    
    s = shelve.open('test_shelf.db')
    try:
        existing = s['key1']
    finally:
        s.close()

print existing

두 샘플 스크립트를 모두 실행하면 다음과 같이 표시됩니다.

$ python shelve_create.py
$ python shelve_existing.py

{'int': 10, 'float': 9.5, 'string': 'Sample data'}

dbm 모듈은 동시에 동일한 데이터베이스에 작성하는 여러 응용 프로그램을 지원하지 않습니다. 클라이언트가 선반을 수정하지 않는다는 것을 알고 있으면 shelve에게 데이터베이스를 읽기 전용으로 열도록 지시 할 수 있습니다.

import shelve

s = shelve.open('test_shelf.db', flag='r')
try:
    existing = s['key1']
finally:
    s.close()

print existing

프로그램이 읽기 전용으로 열려있는 동안 데이터베이스를 수정하려고하면 액세스 오류 예외가 생성됩니다. 예외 유형은 데이터베이스가 작성 될 때 anydbm이 선택한 데이터베이스 모듈에 따라 다 (니다.

다시 쓰기

선반은 휘발성 개체에 대한 수정 내용을 기본적으로 추적하지 않습니다. 즉, 선반에 저장된 항목의 내용을 변경하는 경우 항목을 다시 저장하여 선반을 명시 적으로 업데이트해야합니다.

import shelve

s = shelve.open('test_shelf.db')
try:
    print s['key1']
    s['key1']['new_value'] = 'this was not here before'
finally:
    s.close()

s = shelve.open('test_shelf.db', writeback=True)
try:
    print s['key1']
finally:
    s.close()

이 예에서 'key1'의 사전은 다시 저장되지 않으므로 선반을 다시 열면 변경 사항이 보존되지 않습니다.

$ python shelve_create.py
$ python shelve_withoutwriteback.py

{'int': 10, 'float': 9.5, 'string': 'Sample data'}
{'int': 10, 'float': 9.5, 'string': 'Sample data'}

선반에 저장된 휘발성 객체에 대한 변경 사항을 자동으로 잡으려면 쓰기 저장이 활성화 된 선반을 엽니 다. writeback 플래그는 쉘프가 메모리 내 캐시를 사용하여 데이터베이스에서 검색된 모든 객체를 기억하도록합니다. 각 캐시 오브젝트는 쉘프가 닫힐 때 데이터베이스에 다시 기록됩니다.

import shelve

s = shelve.open('test_shelf.db', writeback=True)
try:
    print s['key1']
    s['key1']['new_value'] = 'this was not here before'
    print s['key1']
finally:
    s.close()

s = shelve.open('test_shelf.db', writeback=True)
try:
    print s['key1']
finally:
    s.close()

프로그래머 오류의 가능성을 줄이고 객체 지속성을보다 투명하게 만들 수 있지만 모든 상황에서 쓰기 저장 모드를 사용하는 것은 바람직하지 않을 수 있습니다. 캐시는 선반이 열려있는 동안 추가 메모리를 소비하며, 캐시 된 모든 객체를 닫을 때 데이터베이스에 다시 쓰려면 일시 중지하는 데 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 캐시 된 객체가 수정되었는지 여부를 알 수있는 방법이 없으므로 모두 다시 기록됩니다. 응용 프로그램이 쓰는 것보다 더 많은 데이터를 읽으면 쓰기 저장이 원하는 것보다 더 많은 오버 헤드를 추가합니다.

$ python shelve_create.py
$ python shelve_writeback.py

{'int': 10, 'float': 9.5, 'string': 'Sample data'}
{'int': 10, 'new_value': 'this was not here before', 'float': 9.5, 'string': 'Sample data'}
{'int': 10, 'new_value': 'this was not here before', 'float': 9.5, 'string': 'Sample data'}