Python-Datenpersistenz - Einführung

Übersicht über Python - Datenpersistenz

Während der Verwendung einer Softwareanwendung stellt der Benutzer einige Daten zur Verfügung, die verarbeitet werden sollen. Die Daten können mit einem Standardeingabegerät (Tastatur) oder anderen Geräten wie Festplattendatei, Scanner, Kamera, Netzwerkkabel, WiFi-Verbindung usw. eingegeben werden.

Die so empfangenen Daten werden im Hauptspeicher (RAM) des Computers in Form verschiedener Datenstrukturen wie Variablen und Objekte gespeichert, bis die Anwendung ausgeführt wird. Danach werden Speicherinhalte aus dem RAM gelöscht.

Meistens ist es jedoch erwünscht, dass die Werte von Variablen und / oder Objekten so gespeichert werden, dass sie bei Bedarf abgerufen werden können, anstatt dieselben Daten erneut einzugeben.

Das Wort "Persistenz" bedeutet "das Fortbestehen einer Wirkung, nachdem ihre Ursache beseitigt wurde". Der Begriff Datenpersistenz bedeutet, dass er auch nach Beendigung der Anwendung weiterhin besteht. Somit sind Daten, die auf einem nichtflüchtigen Speichermedium wie einer Festplattendatei gespeichert sind, ein persistenter Datenspeicher.

In diesem Lernprogramm werden verschiedene integrierte Python-Module und Python-Module von Drittanbietern zum Speichern und Abrufen von Daten in / aus verschiedenen Formaten wie Textdateien, CSV-, JSON- und XML-Dateien sowie relationalen und nicht relationalen Datenbanken untersucht.

Mit dem in Python integrierten Dateiobjekt ist es möglich, Zeichenfolgendaten in eine Festplattendatei zu schreiben und daraus zu lesen. Die Standardbibliothek von Python bietet Module zum Speichern und Abrufen serialisierter Daten in verschiedenen Datenstrukturen wie JSON und XML.

Die DB-API von Python bietet eine Standardmethode für die Interaktion mit relationalen Datenbanken. Andere Python-Pakete von Drittanbietern bieten Schnittstellenfunktionen mit NOSQL-Datenbanken wie MongoDB und Cassandra.

In diesem Lernprogramm wird auch die ZODB-Datenbank vorgestellt, eine Persistenz-API für Python-Objekte. Das Microsoft Excel-Format ist ein sehr beliebtes Datendateiformat. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mit der XLSX-Datei über Python umgehen.