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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章快速了解python leveldb由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
本文主要是对leveldb进行一个简单的介绍及使用Python语言对其进行操作的代码示例，具体如下.
leveldb 是google实现的一种非常高效的key-value数据库。key-value数据库中，redis是比较知名且好用的，但它是一个内存数据库，而leveldb只需要少量的内存，但速度依然很快，美中不足的是，没有网络服务封装，这样一来就只能单机使用，如果你实力足够强，也可以自己封装一个.
python版本的leveldb安装很简单，pip install leveldb 。
接下来重点介绍使用方法.
一 、 读写 。
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def
single_operate():
db
=
leveldb.LevelDB(
'./data'
)
db.Put(
'foo'
,
'东升'
)
print
db.Get(
'foo'
)
db.Delete(
'foo'
)
print
db.Get(
'foo'
)
|
新建数据库很方便，如果这个目录已经存在就会直接打开，没有的话就会新建。示例中给出了添加，删除，和获取的方法，注意，是没有修改操作的.
二 、 遍历 。
如何遍历数据呢，也非常方便，你可以指定开始的key和结束的key，也可以指定顺序，是否带value 。
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|
def
test_iter():
db
=
leveldb.LevelDB(
'./data'
)
for
i
in
xrange
(
10
):
db.Put(
str
(i),
'string_%s'
%
i)
print
list
(db.RangeIter(key_from
=
'2'
, key_to
=
'5'
))
print
list
(db.RangeIter(key_from
=
'2'
, key_to
=
'5'
,reverse
=
True
))
|
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def
iter_key_values():
db
=
leveldb.LevelDB(
'./data'
)
for
i
in
xrange
(
10
):
db.Put(
str
(i),
'string_%s'
%
i)
keys
=
list
(db.RangeIter(include_value
=
False
))
print
keys
keys_values
=
list
(db.RangeIter())
print
keys_values
|
3、 批量操作 。
如果我对数据库有一大批操作，每一次都和数据库进行交互，其实挺浪费性能的，因此像mongodb，redis都提供了批量操作的方法，leveldb也是如此。下面是一个清空数据库的例子 。
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def
clear_db():
db
=
leveldb.LevelDB(
'./data'
)
b
=
leveldb.WriteBatch()
for
k
in
db.RangeIter(include_value
=
False
, reverse
=
True
):
b.Delete(k)
db.Write(b)
|
b.Delete(k)并没有真正的删除数据，而是在db.Write(b)时执行所有的操作 。
4、 快照 。
创建快照非常简单，美中不足的是，再次加载数据库以后，没有方法找到之前创建的快照，难道已关闭这些快照就都不见了，这这样的快照还有什么意思呢，也许只有python版本的快照是这样的吧 。
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def
test_snapshot():
db
=
leveldb.LevelDB(
'./data'
)
db.Put(
'foo'
,
's1'
)
s1
=
db.CreateSnapshot()
db.Put(
'foo'
,
's2'
)
s2
=
db.CreateSnapshot()
print
db.Get(
'foo'
)
print
s1.Get(
'foo'
)
print
s2.Get(
'foo'
)
|
总结 。
以上就是本文关于快速了解python leveldb的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！ 。
原文链接：http://blog.csdn.net/kwsy2008/article/details/52326204 。
最后此篇关于快速了解python leveldb的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于快速了解python leveldb的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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