Python中的小表？

Question

假设我没有超过一两个具有不同属性的对象,例如:

UID,名称,值,颜色,类型,位置

我希望能够使用Location ="Boston"或Type ="Primary"调用所有对象.经典的数据库查询类型.

大多数表解决方案(pytables,*sql)对于这么小的数据集来说真的太过分了.我应该简单地迭代所有对象并为每个数据列创建一个单独的字典(在添加新对象时向字典添加值)？

这将创建像这样的dicts:

{'Boston':[234,654,234],'Chicago':[324,765,342]} - 这些3位数的条目代表UID之类的东西.

如你所见,查询这将是一个痛苦.

对替代方案的任何想法？

Answer 1

对于小关系问题,我喜欢使用Python的内置集.

对于location ='Boston'OR type ='Primary'的示例,如果您有此数据:

users = {
   1: dict(Name="Mr. Foo", Location="Boston", Type="Secondary"),
   2: dict(Name="Mr. Bar", Location="New York", Type="Primary"),
   3: dict(Name="Mr. Quux", Location="Chicago", Type="Secondary"),
   #...
}

您可以WHERE ... OR ...像这样执行查询:

set1 = set(u for u in users if users[u]['Location'] == 'Boston')
set2 = set(u for u in users if users[u]['Type'] == 'Primary')
result = set1.union(set2)

或者只有一个表达式:

result = set(u for u in users if users[u]['Location'] == 'Boston'
                              or users[u]['Type'] == 'Primary')

您还可以使用itertools中的函数来创建相当有效的数据查询.例如,如果你想做类似于GROUP BY city:

cities = ('Boston', 'New York', 'Chicago')
cities_users = dict(map(lambda city: (city, ifilter(lambda u: users[u]['Location'] == city, users)), cities))

您还可以手动构建索引(构建dict映射位置到用户ID)以加快速度.如果这变得太慢或太笨重,那么我可能会切换到sqlite,它现在包含在Python(2.5)标准库中.

Answer 2

我不认为SQLite的将是"矫枉过正" - 它带有标准的Python 2.5以来,因此无需安装的东西,它可以使和处理在内存或本地磁盘文件的数据库.真的,怎么会更简单......？如果你想要内存中的所有内容,包括初始值,并希望使用dicts来表达那些初始值,例如......:

import sqlite3

db = sqlite3.connect(':memory:')
db.execute('Create table Users (Name, Location, Type)')
db.executemany('Insert into Users values(:Name, :Location, :Type)', [
   dict(Name="Mr. Foo", Location="Boston", Type="Secondary"),
   dict(Name="Mr. Bar", Location="New York", Type="Primary"),
   dict(Name="Mr. Quux", Location="Chicago", Type="Secondary"),
   ])
db.commit()
db.row_factory = sqlite3.Row

现在你的记忆中的小"db"已经准备好了.当然,在磁盘文件中创建数据库和/或从文本文件,CSV等中读取初始值并不困难.

查询特别灵活,简单和甜蜜,例如,您可以随意混合字符串插入和参数替换...:

def where(w, *a):
  c = db.cursor()
  c.execute('Select * From Users where %s' % w, *a)
  return c.fetchall()

print [r["Name"] for r in where('Type="Secondary"')]

发出[u'Mr. Foo', u'Mr. Quux'],就像更优雅但相当

print [r["Name"] for r in where('Type=?', ["Secondary"])]

和您想要的查询只是:

print [r["Name"] for r in where('Location="Boston" or Type="Primary"')]

等严重 - 什么不喜欢？