TinyDB 是一个纯 Python 编写的轻量级数据库，一共只有1800行代码，没有外部依赖项。目标是降低小型 Python 应用程序使用数据库的难度，对于一些简单程序而言与其用 SQL 数据库，不如就用TinyDB.
TinyDB的特点是：
- 轻便：当前源代码有 1800 行代码（大约 40% 的文档）和 1600 行测试代码。
- 可随意迁移：在当前文件夹下生成数据库文件，不需要任何服务，可以随意迁移。
- 简单： TinyDB 通过提供简单干净的 API 使得用户易于使用。
- 用纯 Python 编写： TinyDB 既不需要外部服务器，也不需要任何来自 PyPI 的依赖项。
- 适用于 Python 3.6+ 和 PyPy3： TinyDB 适用于所有现代版本的 Python 和 PyPy。
- 强大的可扩展性：您可以通过编写中间件修改存储的行为来轻松扩展 TinyDB。
- 100% 测试覆盖率：无需解释。
1.准备
开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。
(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.
(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南
Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，输入命令安装依赖：
pip install tinydb2.TinyDB 增删改查示例
初始化一个DB文件：
from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')这样就在当前文件夹下生成了一个名为 `db.json` 的数据库文件。
往里面插入数据：
from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')db.insert({'type': 'apple', 'count': 7})db.insert({'type': 'peach', 'count': 3})可以看到，我们可以直接往数据库里插入字典数据，不需要任何处理。下面是批量插入的方法：
db.insert_multiple([ {'name': 'John', 'age': 22}, {'name': 'John', 'age': 37}])db.insert_multiple({'int': 1, 'value': i} for i in range(2))查询所有数据：
from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')db.all()# [{'count': 7, 'type': 'apple'}, {'count': 3, 'type': 'peach'}]除了 .all() 我们还可以使用for循环遍历db：
from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')for item in db: print(item)# {'count': 7, 'type': 'apple'}# {'count': 3, 'type': 'peach'}如果你需要搜索特定数据，可以使用Query():
from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')Fruit = Query()db.search(Fruit.type == 'peach')# [{'count': 3, 'type': 'peach'}]db.search(Fruit.count > 5)# [{'count': 7, 'type': 'apple'}]更新数据：
from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')db.update({'foo': 'bar'})# 删除某个Keyfrom tinydb.operations import deletedb.update(delete('key1'), User.name == 'John')删除数据：
删除数据也可以使用类似的条件语句：
from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')db.remove(Fruit.count < 5)db.all()# [{'count': 10, 'type': 'apple'}]清空整个数据库：
from tinydb import TinyDBdb = TinyDB('db.json')db.truncate()db.all()# []3.高级查询
除了点操作符访问数据，你还可以用原生的dict访问表示法：
# 写法1db.search(User.country-code == 'foo')# 写法2db.search(User['country-code'] == 'foo')这两种写法是等效的。
另外在常见的查询运算符(==, <, >, …)之外，TinyDB还支持where语句：
from tinydb import wheredb.search(where('field') == 'value')这等同于：
db.search(Query()['field'] == 'value')这种语法还能访问嵌套字段：
db.search(where('birthday').year == 1900)# 或者db.search(where('birthday')['year'] == 1900)Any 查询方法：
db.search(Group.permissions.any(Permission.type == 'read'))# [{'name': 'user', 'permissions': [{'type': 'read'}]},# {'name': 'sudo', 'permissions': [{'type': 'read'}, {'type': 'sudo'}]},# {'name': 'admin', 'permissions':# [{'type': 'read'}, {'type': 'write'}, {'type': 'sudo'}]}]检查单个项目是否包含在列表中：
db.search(User.name.one_of(['jane', 'john']))TinyDB还支持和Pandas类似的逻辑操作：
# Negate a query:db.search(~ (User.name == 'John'))# Logical AND:db.search((User.name == 'John') & (User.age <= 30))# Logical OR:db.search((User.name == 'John') | (User.name == 'Bob'))TinyDB的介绍就到这里，你还可以访问他们的官方文档，查看更多的使用方法：
https://tinydb.readthedocs.io/en/latest/usage.html
尤其是想基于TinyDB做些存储优化的同学，你们可以详细阅读 Storage & Middleware 章节。
我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的 Python 教程，请持续关注Python实用宝典。
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