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Un python python ODBM implémenté à l'aide de CPICKLE et SQLITE
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cosse Classement & Résumé

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  • Rating:
  • Licence:
  • Freeware
  • Prix:
  • FREE
  • Nom de l'éditeur:
  • Andrew Carter
  • Site Internet de l'éditeur:
  • http://code.google.com/u/andrewjcarter/
  • Systèmes d'exploitation:
  • Mac OS X
  • Taille du fichier:
  • 28 KB

cosse Mots clés


cosse La description

Un python python ODBMS implémenté à l'aide de CPICKLE et SQLITE POD est un système de gestion de la base de données d'objet (ODBMS) écrit en python pur et construit sur les packages Python standard CPICKLE et l'interface SQLITE3 écrite par Gerhard Häring. POD fournit une API pythonique, minimale et sans schéma qui vous permettra de créer des structures de données persistantes entrecoutentes complexes sans avoir besoin de colonnes SQL fortement typées ou de relations prédéfinies et prédéfinies: tout objet qui peut être sauvé USAND Tout comme Python lui-même, les attributs peuvent être créés de manière dynamique à la volée sans avoir à les déclarer ni à leur type.Cependant, la POD remplace l'algorithme de vidage de CPickle et la charge de la charge avec un algorithme de chargement paresseux afin de stocker / récupérer plus efficacement une très grande collection de OBJETS POD - Tout sans sacrifier l'objet référentiel d'objet de CPICKLE.Les base de données de taille et de performance devient un problème, POD offre la possibilité de définir un "index" typé sur n'importe quel attribut que vous envisagez d'utiliser dans une requête - tout en laissant tout autres attributs en tant que types de python standard. Les "index" sont implémentés à l'aide de colonnes SQL permettant des inserts et des requêtes sur ces attributs à exécuter à la vitesse SQL. En outre, vous pouvez ajouter ou supprimer des colonnes et des données ne sont jamais perdues - vous libérant du besoin de scripts de migration de schéma. Essentiellement, l'architecture Hybrid CPickle / SQL de PODS équilibre la facilité et la flexibilité du cornichon avec la sensation et la performance du SQL traditionnel. Exigences: · Python


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