TinyDB 是一個(gè)純 Python 編寫(xiě)的輕量級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)，一共只有1800行代碼，沒(méi)有外部依賴(lài)項(xiàng)。

TinyDB的目標(biāo)是降低小型 Python 應(yīng)用程序使用數(shù)據(jù)庫(kù)的難度，對(duì)于一些簡(jiǎn)單程序而言與其用 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，不如就用TinyDB， 因?yàn)樗腥缦绿攸c(diǎn)：

輕便：當(dāng)前源代碼有 1800 行代碼（大約 40% 的文檔）和 1600 行測(cè)試代碼。

可隨意遷移：在當(dāng)前文件夾下生成數(shù)據(jù)庫(kù)文件，不需要任何服務(wù)，可以隨意遷移。

簡(jiǎn)單：TinyDB 通過(guò)提供簡(jiǎn)單干凈的 API 使得用戶(hù)易于使用。

用純 Python 編寫(xiě)：TinyDB 既不需要外部服務(wù)器，也不需要任何來(lái)自 PyPI 的依賴(lài)項(xiàng)。

適用于 Python 3.6+ 和 PyPy3：TinyDB 適用于所有現(xiàn)代版本的 Python 和 PyPy。

強(qiáng)大的可擴(kuò)展性：您可以通過(guò)編寫(xiě)中間件修改存儲(chǔ)的行為來(lái)輕松擴(kuò)展 TinyDB。

100% 測(cè)試覆蓋率：無(wú)需解釋。

1.準(zhǔn)備

開(kāi)始之前，需要先安裝它

pip installtinydb

2.簡(jiǎn)單的增刪改查示例

初始化一個(gè)DB文件：

fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')

這樣就在當(dāng)前文件夾下生成了一個(gè)名為 `db.json` 的數(shù)據(jù)庫(kù)文件。

往里面插入數(shù)據(jù)：

fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.insert({'type': 'apple', 'count': 7})
db.insert({'type': 'peach', 'count': 3})

可以看到，我們可以直接往數(shù)據(jù)庫(kù)里插入字典數(shù)據(jù)，不需要任何處理。下面是批量插入的方法：

db.insert_multiple([
{'name': 'John', 'age': 22},
{'name': 'John', 'age': 37}])
db.insert_multiple({'int': 1, 'value': i} fori inrange(2))

查詢(xún)所有數(shù)據(jù)：

fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.all()
# [{'count': 7, 'type': 'apple'}, {'count': 3, 'type': 'peach'}]

除了 .all() 我們還可以使用for循環(huán)遍歷db：

fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')
foritem indb:
print(item)
# {'count': 7, 'type': 'apple'}
# {'count': 3, 'type': 'peach'}

如果你需要搜索特定數(shù)據(jù)，可以使用Query():

fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')
Fruit = Query()
db.search(Fruit.type == 'peach')
# [{'count': 3, 'type': 'peach'}]
db.search(Fruit.count > 5)
# [{'count': 7, 'type': 'apple'}]

更新數(shù)據(jù)：

fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.update({'foo': 'bar'})

# 刪除某個(gè)Key
fromtinydb.operations importdelete
db.update(delete('key1'), User.name == 'John')

刪除數(shù)據(jù)：

刪除數(shù)據(jù)也可以使用類(lèi)似的條件語(yǔ)句：

fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.remove(Fruit.count < 5)
db.all()
# [{'count': 10, 'type': 'apple'}]

清空整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)：

fromtinydb importTinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.truncate()
db.all()
# []

3.高級(jí)查詢(xún)

除了點(diǎn)操作符訪問(wèn)數(shù)據(jù)，你還可以用原生的dict訪問(wèn)表示法：

# 寫(xiě)法1
db.search(User.country-code == 'foo')
# 寫(xiě)法2
db.search(User['country-code'] == 'foo')

這兩種寫(xiě)法是等效的。

另外在常見(jiàn)的查詢(xún)運(yùn)算符(==, <, >, ...)之外，TinyDB還支持where語(yǔ)句：

fromtinydb importwhere
db.search(where('field') == 'value')

這等同于：

db.search(Query()['field'] == 'value')

這種語(yǔ)法還能訪問(wèn)嵌套字段：

db.search(where('birthday').year == 1900)
# 或者
db.search(where('birthday')['year'] == 1900)

Any 查詢(xún)方法：

db.search(Group.permissions.any(Permission.type == 'read'))
# [{'name': 'user', 'permissions': [{'type': 'read'}]},
# {'name': 'sudo', 'permissions': [{'type': 'read'}, {'type': 'sudo'}]},
# {'name': 'admin', 'permissions':
# [{'type': 'read'}, {'type': 'write'}, {'type': 'sudo'}]}]

檢查單個(gè)項(xiàng)目是否包含在列表中：

db.search(User.name.one_of(['jane', 'john']))

TinyDB還支持和Pandas類(lèi)似的邏輯操作：

# Negate a query:
db.search(~ (User.name == 'John'))
# Logical AND:
db.search((User.name == 'John') & (User.age <= 30))
# Logical OR:
db.search((User.name == 'John') | (User.name == 'Bob'))

審核編輯：劉清