Марк Лутц - Программирование на Python [Том 1]

dbfilename = ‘people-file’

ENDDB = ‘enddb.’

ENDREC = ‘endrec.’

RECSEP = ‘=>’

def storeDbase(db, dbfilename=dbfilename):

"сохраняет базу данных в файл” dbfile = open(dbfilename, ‘w’) for key in db:

print(key, file=dbfile)

for (name, value) in db[key].items():

print(name + RECSEP + repr(value), file=dbfile) print(ENDREC, file=dbfile) print(ENDDB, file=dbfile) dbfile.close()

def loadDbase(dbfilename=dbfilename):

"восстанавливает данные, реконструируя базу данных” dbfile = open(dbfilename) import sys sys.stdin = dbfile db = {} key = input() while key != ENDDB: rec = {} field = input() while field != ENDREC:

name, value = field.split(RECSEP) rec[name] = eval(value) field = input() db[key] = rec key = input() return db

if__name__== ‘__main__’:

from initdata import db storeDbase(db)

Это достаточно сложная программа, отчасти потому, что в ней реализованы обе операции, сохранения и загрузки, а отчасти потому, что эти операции реализованы не самым простым способом. Как будет показано ниже, существуют более простые способы сохранения объектов в файл и чтения их из файла по сравнению с форматированием и парсингом данных вручную.

Однако для реализации простых задач такой подход вполне оправдан. При запуске примера 1.2 как сценария база данных будет сохранена в файл. Он ничего не выводит на экран, но мы можем проверить содержимое файла базы данных в интерактивной оболочке после выполнения сценария внутри IDLE или в окне консоли (так как файл базы данных появится в текущем рабочем каталоге):

...\PP4E\Preview> python make_db_file.py

...\PP4E\Preview> python

>>> for line in open(‘people-file'):

... print(line, end='')

bob

job=>’dev’

pay=>30000

age=>42

name=>’Bob Smith’

endrec.

sue

job=>’hdw’

pay=>40000

age=>45

name=>’Sue Jones’

endrec.

tom

job=>None

pay=>0

age=>50

name=>’Tom’

endrec.

enddb.

Этот файл хранит содержимое базы данных с дополнительными элементами форматирования. Сами данные берутся из тестовой базы данных, созданной модулем, представленным в примере 1.1, который импортируется программным кодом самопроверки в примере 1.2. С точки зрения практического применения, пример 1.2 сам мог бы импортироваться и использоваться для сохранения различных баз данных.

Обратите внимание, что форматирование сохраняемых данных выполняется с помощью функции repr, а обратное преобразование прочитанных данных - с помощью функции eval, которая интерпретирует входную строку как программный код на языке Python. Это позволяет сохранять и воссоздавать такие виды данных, как объект None, но этот способ небезопасен. Не следует использовать функцию eval, если нет уверенности, что база данных не содержит злонамеренный программный код. Однако в нашем случае нет причин для волнений.

Вспомогательные сценарии

Ниже приводятся дополнительные сценарии, которые можно использовать для тестирования. Сценарий в примере 1.3 выполняет загрузку базы данных из файла.

Пример 1.3. PP4E\Preview\dump_db_file.py

from make_db_file import loadDbase db = loadDbase() for key in db:

print(key, ‘=>\n ‘, db[key]) print(db[‘sue’][‘name’])

А сценарий в примере 1.4 загружает базу данных, вносит в нее изменения и сохраняет ее обратно в файл.

Пример 1.4. PP4E\Preview\update_db_file.py

from make_db_file import loadDbase, storeDbase db = loadDbase() db[‘sue’][‘pay’] *= 1.10 db[‘tom’][‘name’] = ‘Tom Tom’ storeDbase(db)

Ниже приводится пример запуска сценариев dump_db_file.py и update_ db_file.py из командной строки, где видно, что между запусками сценария dump_db_file.py изменяются оклад Сью и имя Тома. Обратите внимание, что после завершения каждого из сценариев данные сохраняются, - это обусловлено тем, что наши объекты просто загружаются и сохраняются в текстовом файле:

...\PP4E\Preview> python dump_db_file.py

bob =>

{‘pay’: 30000, ‘job’: ‘dev’, ‘age’: 42, ‘name’: ‘Bob Smith’}

sue =>

{‘pay’: 40000, ‘job’: ‘hdw’, ‘age’: 45, ‘name’: ‘Sue Jones’} tom =>

{‘pay’: 0, ‘job’: None, ‘age’: 50, ‘name’: ‘Tom’}

Sue Jones

...\PP4E\Preview> python update_db_file.py ...\PP4E\Preview> python dump_db_file.py

bob =>

{‘pay’: 30000, ‘job’: ‘dev’, ‘age’: 42, ‘name’: ‘Bob Smith’} sue =>

{‘pay’: 44000.0, ‘job’: ‘hdw’, ‘age’: 45, ‘name’: ‘Sue Jones’}

tom =>

{‘pay’: 0, ‘job’: None, ‘age’: 50, ‘name’: ‘Tom Tom'}

Sue Jones

В настоящий момент, чтобы внести в базу данных какие-либо изменения, необходимо написать отдельный программный код, в виде сценария или в интерактивной оболочке (далее в этой главе будут представлены более удачные решения с универсальным интерфейсом командной строки, графическим интерфейсом и веб-интерфейсом). Но, как бы то ни было, наш текстовый файл является базой данных, содержащей записи. Однако, как мы увидим в следующем разделе, мы только что проделали массу ненужной работы.

Модуль pickle

Реализация базы данных на основе текстового файла, представленная в предыдущем разделе, вполне работоспособна, но она имеет ряд существенных ограничений. Во-первых, чтобы получить доступ всего к одной записи, необходимо загрузить всю базу данных из файла, а после некоторых изменений обратно в файл необходимо записывать всю базу данных. Данное ограничение можно обойти, если каждую запись сохранять в отдельном файле, но это еще больше осложнит реализацию программы.

Во-вторых, решение на основе текстового файла предполагает, что символы, выполняющие роль разделителей записей, не должны появляться в самих данных: если, к примеру, данные могут содержать последовательность символов =>, предложенное решение окажется непригодным. Мы могли бы обойти это ограничение, сохраняя записи в формате XML, а для загрузки данных используя инструменты для работы с форматом XML, входящие в состав Python, с которыми мы познакомимся далее в этой книге. Использование тегов XML позволило бы избежать конфликтов с фактическими данными в текстовом виде, но необходимость создания и парсинга XML снова привела бы к усложнению программы.

Хуже всего, пожалуй, то, что решение на основе текстового файла оказывается слишком сложным, не будучи при этом достаточно универсальным: оно привязано к организации базы данных в виде словаря словарей и не способно работать с базами данных, имеющими другую структуру, без существенного расширения реализации. Было бы здорово, если бы существовал универсальный инструмент, способный преобразовывать любые типы данных Python в формат, который можно было бы сохранять в файл за один шаг.

Именно для этого разработан модуль pickle. Этот модуль преобразует объект Python, находящийся в оперативной памяти, в последовательность или в строку байтов, которую можно записать в любой объект, подобный файлу. Кроме того, модуль pickle знает, как восстановить оригинальный объект в памяти, получив последовательность байтов, то есть мы получаем обратно тот же самый объект. В некотором смысле модуль pickle позволяет избежать необходимости разрабатывать специальные форматы представления данных - последовательный формат, реализованный в этом модуле, достаточно универсален и эффективен для большинства применений. При использовании модуля pickle отпадает необходимость вручную преобразовывать объекты перед сохранением и анализировать сложный формат представления данных, чтобы получить исходные объекты. Прием, основанный на использовании модуля pickle, напоминает прием, основанный на использовании формата XML, но он является не только более характерным для Python, но и более простым в реализации.