どうも、すのまるです。
ブログ開設の記事に、ちょこっとはてブをつけて頂いたようで、嬉しい限りです。
あのはてブは、このブログへの期待と受け取って、面白い記事を書いていきます。
さて、今日は Pythonのライブラリ の紹介です。
AV女優.com では、最近、データの管理画面を作っています。 AV女優.com は、ゴンゾーと二人で運用しているサイトです。
そのため、データの管理などは全て テキストベース です。
GUIの管理画面は工数削減のために、作ったりしません。
しかし、そんな中、女優の画像の管理のために、GUIの管理画面を作る必要が出てきました。
作るといっても、出来るだけ簡単に、コード量は減らしたいものです。
データベーステーブルでさえ、定義したくありません。
そこで見つけたライブラリが、 y_serial です。
y_serialとは
y_serialは、SQLiteライクなNoSQLライブラリです(厳密に言うと、SQLiteの上にy_serialが実装されています)。
ライブラリを読み込むだけで、NoSQLを使えます。
皆さんには、コードを見て頂いたほうが早いですね:
# -*- coding: utf-8 -*- import y_serial # sqliteのファイルを作成 cnn = y_serial.Main('/tmp/av-jyo.sqlite') # 挿入するデータを定義 entry = { 'draft': False, 'dow': 'tue', 'title': 'hello', 'content': 'this is content.'} # データをentriesテーブルに挿入 cnn.insert(entry, 'dow-tue title-hello', 'entries') entry = { 'draft': False, 'dow': 'tue', 'title': 'good morning', 'content': 'content is nothing.'} cnn.insert(entry, 'draft dow-tue title-good-morning', 'entries') # タイトルがhelloのデータをentriesから取得 print cnn.select('title-hello', 'entries') # 火曜日の下書き記事をentriesから取得 print cnn.select('dow-tue,draft', 'entries')
ほんの数行で、 データの検索と保存 が出来ます。
notesにスペース区切りで文字列を設定します。
これだけで、1データに対して複数インデックスを張ることが出来ます。
このy_serial、簡単過ぎて説明することが無いレベルです。
しかし、もう少し記事のボリュームが欲しいですね。
インストールから、データの書き込みと読み込み、削除まで、お付き合い下さい。
インストール手順
まず、公式サイトから、ソースをダウンロードします。
ダウンロードしたソースを、自分のプロジェクトが読み込める場所に配置します。
あとは、Pythonの構文に従って読み込むだけです。
例えば、プロジェクトのルートに、y_serial.pyという名前で配置したのであれば:
# y_serialモジュールをインポートする。 # 今回は、プロジェクトルートにy_serial.pyという名前で配置したため、y_serialを指定する。 import y_serial # sqliteのファイルにデータを保存する。そのため、sqliteのファイルパスを指定する。 # ファイルは自動で生成される。 cnn = y_serial.Main('/tmp/av-jyo.sqlite')
これで読み込めます。
もちろん、 /usr/share/pyshared などに配置しても構いません。
1ファイルのライブラリなので、インストールが簡単です。
また、標準ライブラリだけで動かすことが出来るため、依存を解決する必要もありません。
- sqlite3 (as of Python v2.5)
- zlib (for compression)
- cPickle (for serializing objects)
データの書き込み
ライブラリを読み込んだ後は、データを書き込みます:
# 挿入するデータは、cPickleが使えるオブジェクトなら何でも良い。 # 基本的にディクショナリが使いやすい。 entry = { 'dow': 'tue', 'title': 'hello', 'content': 'this is content.'} # データをentriesテーブルに挿入する。 # 第1引数に保存するデータを渡す。 # 第2引数に検索時に使用するnotesをスペース区切りの文字列で渡す。 # 第3引数にテーブル名を指定する。 cnn.insert(entry, 'dow-tue title-hello', 'entries')
書き込むデータは、cPickleがシリアライズ出来るオブジェクトであれば、何でも構いません [1] 。
y_serialが自動でオブジェクトをシリアライズします。
また、notesと呼ばれるインデックスには空白で区切った文字列を指定します。
もちろん、日本語も使用できます:
entry = { 'dow': 'tue', 'title': 'hello', 'author': u'すのまる', 'content': 'this is content.'} cnn.insert(entry, u'author-すのまる', 'entries')
ただし、コンマは使わないでください。
次のデータの読み込み時に、使用します。
データの読み込み
データを書き込んだら、次は読み込みです:
# dow-tueのnotesが付いたデータを1件取得する。 # {'content': 'this is content.', 'dow': 'tue', 'title': 'hello'} print cnn.select('dow-tue', 'entries') # dow-tueとtitle-helloのnotesが付いたデータを1件取得する。 # {'content': 'this is content.', 'dow': 'tue', 'title': 'hello'} print cnn.select('dow-tue,title-hello', 'entries') # dow-tueのnotesが付いたデータを全て取得する # [{'content': 'this is content.', 'dow': 'tue', 'title': 'hello'}] print cnn.selectdic('dow-tue', 'entries')
基本的に書き込んだnotesを使用して、検索します。
このnotesには正規表現を使用できます:
entry = { 'title': 'hello1', 'content': 'this is content1.'} cnn.insert(entry, u'title-hello1', 'entries') # title-hello[0-9]のnotesが付いたデータを1件取得する。 # {'content': 'this is content1.', 'title': 'hello1'} print cnn.select('title-hello[0-9]', 'entries') # title-から始まるnotesが付いたデータを1件取得する。 # notesは全て前方一致検索になる。 # {'content': 'this is content1.', 'title': 'hello1'} print cnn.select('title-', 'entries')
n番目のデータを取り出すには、notesの代わりに数値nを指定します:
# 最も新しいデータを1件取得する。 # {'content': 'this is content1.', 'title': 'hello1'} print cnn.select(0, 'entries') # 1つ古いデータを1件取得する。 # {'content': 'this is content.', 'title': 'hello', 'dow': 'tue', # 'author': u'\u3059\u306e\u307e\u308b'} print cnn.select(1, 'entries')
データの削除
最後にデータを削除します:
# title-から始まるnotesを持つデータを全て削除する。 cnn.delete('title-', 'entries') # None print cnn.select('title-hello', 'entries')
データの参照と同時に、データを削除することも出来ます:
# author-から始まるnotesを持つデータを1つ取り出し、削除する。 # {'content': 'this is content.', 'title': 'hello', 'dow': 'tue', # 'author': u'\u3059\u306e\u307e\u308b'} print cnn.select('author-', 'entries', POP=True) # None print cnn.select('author', 'entries')
テーブルの削除には、droptableを使います:
cnn.droptable('entries')
それにしても、本当に素敵なライブラリです。
Pythonにおいて、データベースを使用しないデータの永続化には、 SQLite や shelve があります [2] 。
しかし、SQLiteはあくまでRDBであるがため、その扱いが面倒です。
Shelveは、データの永続化は出来ますが、データの検索をこちらで用意する必要があります。
SQLiteよりも手軽に扱え、Shelveよりも、便利に使える。
それが y_serial です。
現在、Flaskとy_serialを使った、画像管理アプリケーションの構築を予定しています。
この2ライブラリがあれば、楽しく作れそうです。
他に良いライブラリがあれば、コメントで教えてください。
それでは。
| [1] | cPickleについては、 Pythonの公式ドキュメント 11.1 pickle を参考にしてください。 |
| [2] | shelveについては、 Pythonの公式ドキュメント 11.4 shelve を参考にしてください。 |
こちらの記事もどうぞ
ちょっと一言
最近、ニンテンドー64をやる機会がありました。マリオカートをやったのですが、カセットが錆びついてしまって、うまく読み込めません。そもそも、カセットというのが時代を感じますね。
