shelve --- 파이썬 객체 지속성¶
소스 코드: Lib/shelve.py
"쉘프(shelf)"는 영속적인(persistent) 딕셔너리류 객체입니다. "dbm" 데이터베이스와의 차이점은 쉘프의 값(키가 아닙니다!)이 사실상 임의의 파이썬 객체일 수 있다는 것입니다 --- pickle 모듈에서 처리할 수 있는 모든 것입니다. 여기에는 대부분의 클래스 인스턴스, 재귀적 데이터형 및 많은 공유 서브 객체를 포함하는 객체가 포함됩니다. 키는 일반 문자열입니다.
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shelve.open(filename, flag='c', protocol=None, writeback=False)¶ 영속적 딕셔너리를 엽니다. 지정된 filename은 하부 데이터베이스의 기본 파일명입니다. 부작용으로, 확장명이 파일명에 추가될 수 있으며 여러 개의 파일이 만들어질 수 있습니다. 기본적으로, 하부 데이터베이스 파일은 읽기와 쓰기 용으로 열립니다. 선택적 flag 매개 변수는
dbm.open()의 flag 매개 변수와 같게 해석됩니다.기본적으로, 값을 직렬화하는 데 버전 3 피클이 사용됩니다. 피클 프로토콜의 버전은 protocol 매개 변수로 지정할 수 있습니다.
파이썬 의미론 때문에, 쉘프는 가변 영속 딕셔너리 항목이 언제 수정되는지 알 수 없습니다. 기본적으로 수정된 객체는 쉘프에 대입될 때만 기록됩니다 (예제를 참조하십시오). 선택적인 writeback 매개 변수가
True로 설정되면, 액세스 된 모든 항목도 메모리에 캐시 되고,sync()와close()가 호출될 때 다시 기록됩니다; 이것은 영속 딕셔너리의 가변 항목을 변경하는 것을 더 수월하게 만들지만, 많은 항목이 액세스 되면, 캐시를 위해 막대한 양의 메모리를 소비할 수 있으며, 액세스 된 모든 항목을 다시 기록하기 때문에 닫기 연산이 매우 느려질 수 있습니다 (어떤 액세스 된 항목이 가변인지, 어떤 것이 실제로 변경되었는지를 판별할 방법이 없습니다).참고
쉘프가 자동으로 닫히는 것에 의지하지 마십시오; 더는 필요 없을 때
close()를 명시적으로 호출하거나,shelve.open()을 컨텍스트 관리자로 사용하십시오:with shelve.open('spam') as db: db['eggs'] = 'eggs'
경고
shelve 모듈은 pickle로 뒷받침되기 때문에, 신뢰할 수 없는 소스에서 쉘프를 로드하는 것은 안전하지 않습니다. 피클과 마찬가지로, 쉘프를 로드하면 임의의 코드를 실행할 수 있습니다.
쉘프 객체는 딕셔너리에서 지원하는 모든 메서드를 지원합니다. 이것은 딕셔너리 기반 스크립트에서 영속적인 저장소를 요구하는 것으로의 전환을 쉽게 만듭니다.
두 가지 추가 메서드가 지원됩니다:
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Shelf.sync()¶ writeback을
True로 설정하여 쉘프를 열었으면, 캐시의 모든 항목을 다시 기록합니다. 또한, 적절하다면, 캐시를 비우고 디스크 상의 영속 딕셔너리를 동기화합니다.close()로 쉘프를 닫을 때 자동으로 호출됩니다.
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Shelf.close()¶ 영구 딕셔너리 객체를 동기화하고 닫습니다. 닫힌 쉘프에 대한 연산은
ValueError로 실패합니다.
더 보기
널리 지원되는 저장 형식과 기본 딕셔너리의 속도를 갖춘 Persistent dictionary recipe
제약 사항¶
사용되는 데이터베이스 패키지의 선택(가령
dbm.ndbm이나dbm.gnu)은 어떤 인터페이스가 사용 가능한지에 따라 다릅니다. 따라서dbm을 사용하여 데이터베이스를 직접 여는 것은 안전하지 않습니다. 또한, 데이터베이스는 (불행히도)dbm이 사용된다면 그것의 제약이 적용됩니다 --- 이것은 데이터베이스에 저장되는 객체(의 피클 된 표현이)가 상당히 작아야 하며, 드물긴 하지만 키 충돌로 인해 데이터베이스가 업데이트를 거부할 수 있음을 뜻합니다.shelve모듈은 쉘브된 객체에 대한 동시성(concurrent) 읽기/쓰기 액세스를 지원하지 않습니다. (여러 동시적인 읽기 액세스는 안전합니다.) 어떤 프로그램이 쓰기 용으로 쉘프를 열고 있으면, 다른 어떤 프로그램도 읽기나 쓰기 용으로 열지 않아야 합니다. 유닉스 파일 잠금을 이 문제를 해결하는 데 사용할 수 있지만, 이것은 유닉스 버전마다 다르며 사용된 데이터베이스 구현에 대한 지식이 필요합니다.
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class
shelve.Shelf(dict, protocol=None, writeback=False, keyencoding='utf-8')¶ dict 객체에 피클 된 값을 저장하는
collections.abc.MutableMapping의 서브 클래스.기본적으로, 값을 직렬화하는 데 버전 3 피클이 사용됩니다. 피클 프로토콜의 버전은 protocol 매개 변수로 지정할 수 있습니다. 피클 프로토콜에 대한 설명은
pickle설명서를 참조하십시오.writeback 매개 변수가
True이면, 객체는 액세스 된 모든 항목의 캐시를 보유하고 sync와 close 할 때 dict에 다시 씁니다. 이것은 가변 항목에 대한 자연스러운 연산을 허락하지만, 더 많은 메모리를 소비하고 sync와 close 연산이 오래 걸릴 수 있습니다.keyencoding 매개 변수는 하부 dict에 사용되기 전에 키를 인코딩하는 데 사용되는 인코딩입니다.
Shelf객체는 컨텍스트 관리자로 사용할 수도 있습니다. 이 경우with블록이 끝날 때 자동으로 닫힙니다.버전 3.2에서 변경: keyencoding 매개 변수가 추가되었습니다; 이전에는 키가 항상 UTF-8으로 인코딩되었습니다.
버전 3.4에서 변경: 컨텍스트 관리자 지원 추가.
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class
shelve.BsdDbShelf(dict, protocol=None, writeback=False, keyencoding='utf-8')¶ pybsddb의 제삼자
bsddb모듈에서는 사용할 수 있지만 다른 데이터베이스 모듈에서는 사용할 수 없는first(),next(),previous(),last()및set_location()을 노출하는Shelf의 서브 클래스. 생성자에 전달된 dict 객체는 이러한 메서드를 지원해야 합니다. 이것은 일반적으로bsddb.hashopen(),bsddb.btopen()또는bsddb.rnopen()중 하나를 호출하여 수행됩니다. 선택적 protocol, writeback 및 keyencoding 매개 변수는Shelf클래스와 같게 해석됩니다.
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class
shelve.DbfilenameShelf(filename, flag='c', protocol=None, writeback=False)¶ 딕셔너리류 객체 대신에 filename을 받아들이는
Shelf의 서브 클래스. 하부 파일은dbm.open()을 사용하여 열립니다. 기본적으로, 파일은 읽기와 쓰기가 가능하도록 만들어지고 열립니다. 선택적 flag 매개 변수는open()기능과 같게 해석됩니다. 선택적 protocol과 writeback 매개 변수는Shelf클래스와 같게 해석됩니다.
예제¶
인터페이스를 요약하면 (key는 문자열입니다, data는 임의의 객체입니다):
import shelve
d = shelve.open(filename) # 열기 -- 파일은 저수준 라이브러리에 의해 추가된 접미사를 얻을
# 수 있습니다
d[key] = data # 키에 데이터를 저장합니다 (기존 키를 사용하면 예전 데이터를
# 덮어씁니다)
data = d[key] # 키에서 데이터의 사본을 꺼냅니다 (그런 키가 없으면 KeyError를
# 발생시킵니다)
del d[key] # 키에 저장된 데이터를 삭제합니다 (그런 키가 없으면 KeyError를
# 발생시킵니다)
flag = key in d # 키가 존재하면 참입니다
klist = list(d.keys()) # 존재하는 모든 키의 리스트 (느립니다!)
# d가 writeback=True 없이 열렸으므로, 주의하십시오:
d['xx'] = [0, 1, 2] # 이것은 예상대로 작동합니다, 하지만...
d['xx'].append(3) # *이것은 그렇지 않습니다!* -- d['xx']는 여전히 [0, 1, 2]입니다!
# writeback=True 없이 열린 d에서는, 신중하게 코딩해야 합니다:
temp = d['xx'] # 사본을 꺼냅니다
temp.append(5) # 사본을 수정합니다
d['xx'] = temp # 영속적으로 만들기 위해, 사본을 다시 저장합니다
# 또는, d=shelve.open(filename,writeback=True)는 단지 d['xx'].append(5)로
# 코딩해도 기대한 대로 동작하게 만들지만, 더 많은 메모리를 소비하고 d.close() 연산을 더
# 느리게 만듭니다.
d.close() # 닫습니다