python如何动态存储数据

Python动态存储数据的方式有多种，包括使用列表、字典、集合、数据库和文件存储。每种方式都有其独特的优势和适用场景。列表和字典是Python的内置数据结构，适合用于存储和操作小规模数据；集合用于存储唯一值；数据库如SQLite、MySQL适合大规模数据存储和复杂查询；文件存储如JSON、CSV适合数据的持久化和传输。在这些选项中，使用数据库进行数据存储是一个常见的选择，因为它提供了强大的数据管理能力和查询性能。

当需要处理大量数据或需要在多个会话之间保持数据持久性时，数据库是一个理想的选择。SQLite 是一个轻量级的数据库，适合嵌入到应用程序中。它不需要单独的数据库服务器，并且其文件存储系统使得备份和传输数据变得简单。使用 Python 的 sqlite3 模块，可以轻松地与 SQLite 数据库进行交互。可以创建表、插入数据、查询数据，以及执行事务以确保数据的一致性和完整性。

一、使用列表和字典进行动态存储

Python的列表和字典是内置的数据结构，能够方便地进行动态数据存储。

列表

列表是一个可变的有序集合，可以存储不同类型的数据。

添加元素：使用append()方法可以在列表末尾添加元素，insert()方法则可以在指定位置插入元素。
删除元素：使用remove()、pop()或del可以删除列表中的元素。
访问元素：通过索引访问列表中的元素，也可以使用切片访问多个元素。

# 示例
data_list = []
data_list.append(10)  # 添加元素
data_list.append(20)
print(data_list)  # 输出: [10, 20]

字典

字典是一个无序的键值对集合，非常适合存储关联数据。

添加/更新键值对：直接赋值即可。
删除键值对：使用del或pop()方法。
访问值：通过键访问字典中的值。

# 示例
data_dict = {}
data_dict['key1'] = 'value1'  # 添加键值对
data_dict['key2'] = 'value2'
print(data_dict)  # 输出: {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

二、使用集合进行动态存储

集合是一个无序的不重复元素的集，适合用于需要唯一性的数据存储。

添加元素：使用add()方法。
删除元素：使用remove()或discard()方法。
集合运算：支持联合、交集、差集等运算。

# 示例
data_set = set()
data_set.add(1)
data_set.add(2)
data_set.add(2)  # 重复添加的元素不会被加入
print(data_set)  # 输出: {1, 2}

三、使用文件进行数据存储

文件存储适合用于数据的持久化和传输，如使用JSON、CSV等格式。

JSON文件

JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人和机器读取。

写入JSON：使用json.dump()方法。
读取JSON：使用json.load()方法。

import json
data = {'name': 'Alice', 'age': 25}
写入JSON文件
with open('data.json', 'w') as json_file:
    json.dump(data, json_file)
读取JSON文件
with open('data.json', 'r') as json_file:
    data_loaded = json.load(json_file)
    print(data_loaded)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25}

CSV文件

CSV是一种常用的表格数据存储格式，适合存储结构化数据。

写入CSV：使用csv.writer()方法。
读取CSV：使用csv.reader()方法。

import csv
data = [['Name', 'Age'], ['Alice', 25], ['Bob', 30]]
写入CSV文件
with open('data.csv', 'w', newline='') as csv_file:
    writer = csv.writer(csv_file)
    writer.writerows(data)
读取CSV文件
with open('data.csv', 'r') as csv_file:
    reader = csv.reader(csv_file)
    for row in reader:
        print(row)

四、使用数据库进行数据存储

数据库提供了强大的数据管理能力，适合大规模数据存储和复杂查询。

SQLite数据库

SQLite 是一个轻量级的数据库，适合嵌入到应用程序中。

连接数据库：使用sqlite3.connect()方法。
创建表：使用CREATE TABLE SQL语句。
插入数据：使用INSERT INTO SQL语句。
查询数据：使用SELECT SQL语句。

import sqlite3
连接数据库
conn = sqlite3.connect('data.db')
cursor = conn.cursor()
创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users
                  (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)''')
插入数据
cursor.execute('''INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 25)''')
cursor.execute('''INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Bob', 30)''')
查询数据
cursor.execute('''SELECT * FROM users''')
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
提交事务并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

MySQL数据库

MySQL是一个流行的关系型数据库，适合大规模应用。

连接数据库：使用mysql.connector.connect()方法。
执行SQL语句：与SQLite类似，通过游标执行SQL语句。
事务管理：使用commit()和rollback()方法。

import mysql.connector
连接数据库
conn = mysql.connector.connect(user='username', password='password',
                               host='localhost', database='test_db')
cursor = conn.cursor()
创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users
                  (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), age INT)''')
插入数据
cursor.execute('''INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 25)''')
cursor.execute('''INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Bob', 30)''')
查询数据
cursor.execute('''SELECT * FROM users''')
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
提交事务并关闭连接
conn.commit()
conn.close()