Python中的数据持久化技巧
随着大数据时代的到来，数据的存储和处理成为了更加重要的问题。而在Python中，数据持久化技巧是必不可少的。数据持久化指在程序执行期间有一些数据需要被长期保存下来，不受程序结束的影响，等待下一次程序执行时再次使用。这篇文章将介绍Python中常用的数据持久化技巧，包括pickle、shelve、sqlite3、pymysql等，以帮助开发者更好地实现数据的存储和处理。
1. pickle
pickle是Python中最基本、最简单的数据持久化方式。pickle可以将Python对象（几乎所有Python数据类型）的序列化和反序列化过程封装起来。序列化指的是将数据结构和对象的状态转换为字符流的过程，反序列化则是将字符流转换为Python对象的过程。对象序列化后可以存储到一个文件、MongoDB等存储介质，然后在程序中反序列化为Python对象，以便进一步使用。
pickle.dump(obj, file)
在python2.x中可以这么写file=open(fileName,'w')pickle.dump(obj,file)在python3.x中可以这么写with open(fileName, "wb") as f:
pickle.dump(obj, f)
通常，pickle的应用场景在于处理数据量不大的情况，因为pickle在反序列化时，需要将所有数据读到内存中，即使读取其中某个对象，也必须读取整个pickle数据流。因此，当数据量较大时，将会很消耗内存。另外，pickle也不适用于跨语言的数据格式转换。
2. shelve
shelve是基于pickle的一种数据持久化方式，可以将Python对象存储在类似字典的对象中。shelve支持基本的字典操作，可以像访问字典一样来操作存储在shelve中的Python对象。
shelve是一种轻量级的数据库，它的特点是不需要建立复杂的数据库结构，数据可以很方便地存取。shelve将数据存储在二进制文件中，因此它的操作速度较快，但是在高并发的情况下不适用。
import pickleshelve使用起来简单，使用方法和字典一样。我们可以创建一个shelve对象，将数据存储在其中，并通过键值来访问数据。
import shelve
d = shelve.open("file.shelve")
d["key1"] = {"name": "Alice", "age": 20}
result = d["key1"]
d.close()
使用shelve比pickle更加灵活，可以存储较大的数据，但同样也没有处理JSON数据格式的运算速度快，并且只能使用在Python内部。
3. sqlite3
sqlite3是Python自带的轻量级数据库，并且可以轻易地集成到Python中。sqlite3支持大部
分SQL标准的语法，功能完善且使用起来非常简单，是Python中最常用到的轻量级数据库之一。
sqlite3使用的是文件形式存储数据，因此对于小规模的数据处理和存储来说非常适用。sqlite3不需要独立的服务器，只需要通过Python的sqlite3标准库连接到数据库文件，即可进行操作。
使用sqlite3需要认识到以下几个重要的概念：表、数据、字段。其中表是一个数据库对象，用于存储记录。每条记录称为一行，每行包含一个或多个字段。
使用sqlite3进行存储时，首先需要建立一个数据库连接。然后，需要使用游标进行操作。游标是一个指向记录的位置的指针，可以用于查询和修改记录。示例代码如下：
import sqlite3
conn = t("mydatabase.db")
cursor = conn.cursor()
ute("CREATE TABLE Students (ID INT, NAME TEXT, AGE INT)")
ute("INSERT INTO Students VALUES (1,'Alice',18)")
ute("SELECT * FROM Students")
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