Python实现的内存表，欢迎拍砖

[zhkl125]

Python实现的内存表，提供类似的数据库表操作，提高相关场景的开发效率
示例代码如下：

from MyTable import MyTable

# 创建表
tt=MyTable()
tt.createtable("id,name,addr,sex")

# 插入记录
tt.insert("id,name,addr,sex","01|zhou|xxxx|man")
tt.insert("id,name,addr","22|11|22")
tt.insert("addr,name","abc|ddd")

# 排序
tt.Sort()

# 查找
result = tt.selectwhere("id","01")

# 更新
tt.updatewhere("addr,name","xxxxxxx|zhou","id,sex","01|man")

# 打印
tt.Print()

已实现如下API：
1、createtable
2、insert
3、selectwhere
4、updatewhere
5、deletewhere
6、Sort
7、print

github地址

本帖的目的：
1、先不说代码，讨论下该功能是否有应用场景，以及API的设计是否合理
2、代码可用于学习

[李察德-泰森]

我不认为你这个速度能比系统自己实现的更快

[zhkl125]

练习下而已 系统有哪个实现？

[panghuhu250]

仅从应用场景考虑，sqlite3的:memory:模式更实用一些：python自带而且功能完备。

import sqlite3
con = sqlite3.connect(":memory:")

然后con就可以像寻常数据库连接一样用。

[panghuhu250]

引用 7 楼 zhkl125 的回复:

[quote=引用 3 楼 panghuhu250 的回复:] 仅从应用场景考虑，sqlite3的:memory:模式更实用一些：python自带而且功能完备。

import sqlite3
con = sqlite3.connect(":memory:")

然后con就可以像寻常数据库连接一样用。

其实这个主要应用场景是： 系统使用的配置或者一些常用基础数据（变化少），存放在ORACLE数据库（或者其他数据库）中，程序要使用这些数据，需要先读取出来存放到内存结构，本例就是实现这个结构的。 程序运营一段时间后，可能有少量数据发生变化了，需要一段时间频率更新到数据库中，通过这个内存表，组织SQL语句更新数据库[/quote] 假若我遇到这样的问题： 1。如果常用数据简单，查询简单（直接循环或list comprehension就够了）。这时可用list/dictionary保存这些数据。 2。如果查询复杂（需要索引，关联等等）。这时就直接回数据库做查询。 只有第二种情况下，主数据库又负荷太大时（对日常应用来讲，这应该是很少见的），才会考虑在中间再加一级缓存。 把少量变化的数据暂时放到内存数据库中有一些问题需要注意：1. 数据可能丢失。2. 需要想办法追踪那些是新数据，需要保存到主数据库中。增加了程序的复杂度。3. 如果有多个用户使用这些数据，其他用户不能及时得到这些新数据。

[zhkl125]

引用 3 楼 panghuhu250 的回复:

仅从应用场景考虑，sqlite3的:memory:模式更实用一些：python自带而且功能完备。

import sqlite3
con = sqlite3.connect(":memory:")

然后con就可以像寻常数据库连接一样用。

学习了

[zhkl125]

引用 4 楼 wangjj15 的回复:

功能肯定没问题，但是还是看效率

效率一般就行了

[zhkl125]

引用 3 楼 panghuhu250 的回复:

仅从应用场景考虑，sqlite3的:memory:模式更实用一些：python自带而且功能完备。

import sqlite3
con = sqlite3.connect(":memory:")

然后con就可以像寻常数据库连接一样用。

其实这个主要应用场景是： 系统使用的配置或者一些常用基础数据（变化少），存放在ORACLE数据库（或者其他数据库）中，程序要使用这些数据，需要先读取出来存放到内存结构，本例就是实现这个结构的。 程序运营一段时间后，可能有少量数据发生变化了，需要一段时间频率更新到数据库中，通过这个内存表，组织SQL语句更新数据库

[wangjj15]

功能肯定没问题，但是还是看效率