一个纯Python编写的轻量级数据库
TinyDB 是一个纯 Python 编写的轻量级数据库，一共只有1800行代码，没有外部依赖项。
TinyDB的目标是降低小型 Python 应用程序使用数据库的难度，对于一些简单程序而言与其用 SQL 数据库，不如就用TinyDB， 因为它有如下特点：
- 轻便： 当前源代码有 1800 行代码（大约 40% 的文档）和 1600 行测试代码。
- 可随意迁移： 在当前文件夹下生成数据库文件，不需要任何服务，可以随意迁移。
- 简单： TinyDB 通过提供简单干净的 API 使得用户易于使用。
- 用纯 Python 编写： TinyDB 既不需要外部服务器，也不需要任何来自 PyPI 的依赖项。
- 适用于 Python 3.6+ 和 PyPy3： TinyDB 适用于所有现代版本的 Python 和 PyPy。
- 强大的可扩展性： 您可以通过编写中间件修改存储的行为来轻松扩展 TinyDB。
- 100% 测试覆盖率： 无需解释。
1.准备
开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南进行安装。
**(可选1) **如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.
**(可选2) **此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。
请选择以下任一种方式输入命令安装依赖 ：
- Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
- MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
- 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.
pip install tinydb
2.简单的增删改查示例
初始化一个DB文件：
from tinydb import TinyDB
db = TinyDB('db.json')
这样就在当前文件夹下生成了一个名为 db.json 的数据库文件。
往里面 插入数据 ：
from tinydb import TinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.insert({'type': 'apple', 'count': 7})
db.insert({'type': 'peach', 'count': 3})
可以看到，我们可以直接往数据库里插入字典数据，不需要任何处理。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} for i in range(2))
查询所有数据 ：
from tinydb import TinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.all()
# [{'count': 7, 'type': 'apple'}, {'count': 3, 'type': 'peach'}]
除了 .all() 我们还可以使用for循环遍历db：
from tinydb import TinyDB
db = TinyDB('db.json')
for item in db:
print(item)
# {'count': 7, 'type': 'apple'}
# {'count': 3, 'type': 'peach'}
如果你需要 搜索特定数据 ，可以使用Query():
from tinydb import TinyDB
db = TinyDB('db.json')
Fruit = Query()
db.search(Fruit.type == 'peach')
# [{'count': 3, 'type': 'peach'}]
db.search(Fruit.count > 5)
# [{'count': 7, 'type': 'apple'}]
更新数据：
from tinydb import TinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.update({'foo': 'bar'})
# 删除某个Key
from tinydb.operations import delete
db.update(delete('key1'), User.name == 'John')
删除数据 ：
删除数据也可以使用类似的条件语句：
from tinydb import TinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.remove(Fruit.count < 5)
db.all()
# [{'count': 10, 'type': 'apple'}]
清空整个数据库：
from tinydb import TinyDB
db = TinyDB('db.json')
db.truncate()
db.all()
# []
3.高级查询
除了点操作符访问数据，你还可以用原生的dict访问表示法：
# 写法1
db.search(User.country-code == 'foo')
# 写法2
db.search(User['country-code'] == 'foo')
这两种写法是等效的。
另外在常见的查询运算符(==, <, >, ...)之外，TinyDB还支持where语句：
from tinydb import where
db.search(where('field') == 'value')
这等同于：
db.search(Query()['field'] == 'value')
这种语法还能访问嵌套字段：
db.search(where('birthday').year == 1900)
# 或者
db.search(where('birthday')['year'] == 1900)
Any 查询方法：
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'}]}]
检查单个项目是否包含在列表中：
db.search(User.name.one_of(['jane', 'john']))
TinyDB还支持和Pandas类似的逻辑操作：
# 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'))
TinyDB的介绍就到这里，你还可以访问他们的官方文档，查看更多的使用方法：
https://tinydb.readthedocs.io/en/latest/usage.html
尤其是想基于TinyDB做些存储优化的同学，你们可以详细阅读 Storage & Middleware 章节。
我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注Python实用宝典。
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