Курс Python → Хранение данных
База данных — это важный инструмент для хранения данных, который позволяет сохранить информацию даже после завершения работы программы. Обычно данные хранятся в оперативной памяти (RAM), но при перезапуске программы они могут быть утеряны. Для этого данные записываются на постоянное хранилище, такое как жесткий диск, что обеспечивает их сохранность и доступность в любое время. База данных представляет собой структурированный набор данных, организованных для эффективного доступа и управления.
Одним из самых популярных способов хранения данных является текстовый файл, в котором значения записаны в удобочитаемом формате. Такой файл легко открыть и прочитать, особенно если известно, какая строка соответствует конкретным данным. Текстовые файлы удобны для хранения небольших объемов информации и просты в использовании.
Для хранения информации, которая может изменяться от программы к программе, удобно использовать отдельные Python файлы. В таком файле можно хранить переменные, константы, функции и другие данные, которые могут быть легко импортированы в другие программы без необходимости открывать и читать файл вручную. Это упрощает работу с данными и повышает их доступность для множества приложений.
# Пример использования текстового файла как базы данных
with open('data.txt', 'r') as file:
data = file.read()
print(data)
Использование баз данных в Python позволяет эффективно управлять информацией, обеспечивая ее сохранность и доступность. Различные типы баз данных могут быть использованы в зависимости от требований проекта, включая реляционные базы данных, NoSQL базы данных и другие. Правильный выбор базы данных поможет оптимизировать работу программы и обеспечить надежное хранение данных.
Другие уроки курса "Python"
- Поиск файлов по шаблону
- Распаковка аргументов в Python
- Метод rsub в Python: расширение функциональности вычитания
- Основы работы с базами данных в Python
- Декоратор Property в Python
- Подсчет элементов с помощью Counter
- Проверка типов с помощью isinstance
- Управление импортом в Python
- Нан-рефлексивность в Python
- Отладка кода
- JSON-esque в Python
- Список и кортеж в Python
- Получение атрибутов и методов класса
- Сортировка данных с лямбда-функциями
- Метод rrshift для пользовательских объектов
- Возврат нескольких значений
- Оператор break в Python
- Дизассемблирование Python кода
- Функция enumerate() в Python
- Работа со стеком в Python
- JSON в Python: модуль, dump, dumps, load
- Оператор деления для класса Rational
- Создание и обучение модели с Keras
- Операции с матрицами в Python
- Преобразование чисел в Python
- Многоточие в Python
- Concrete Paths — метод .with_suffix()
- Запуск внешних программ с subprocess
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Добавление элементов в список
- Присвоение значений переменным в Python
- Лямбда-функции в Python
- Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
- Ускорение обработки данных с %autoawait
- Работа с PosixPath() в Python
- Блок else в циклах.
- Python: возвращение нескольких значений
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- Генераторы списков в Python
- Основы Python
- Расчет времени выполнения
- Логирование в Python
- Lambda Functions in Python
- Отправка HTTP-запросов в Python
- Возврат нескольких значений из функции
- Копирование объектов в Python
- Конкатенация строк с join() в Python
- Создание словаря с значением по умолчанию
