python超轻量级kv数据库dbm

轻量级AI对话系统LongCat-Flash-Chat:面向边缘设备的开源部署实践 轻量级AI对话系统是面向资源受限场景(如树莓派、Jetson开发板、老旧笔记本)的关键技术路径,其核心在于模型压缩、推理优化与系统级协同。通过结构精简(如Grouped-Query Attention)、int4量化、动态分块解码等手段,在保障对话质量前提下显著降低显存与CPU开销;结合vLLM定制调度与ARM汇编级加速,实现低延迟、高吞吐的本地化推理。该技术已广泛应用于电赛自动接收机、信息素养大赛离线文献分析、嵌入式自然语言接口等真实教育与工程场景,成为Open-Source AI在2025年边缘智能落地 阅读详情

python超轻量级kv数据库dbm

有一些小的数据需要保存到文件,但也常常要修改。dbm的键值文件存储正好解决了这个问题。

未例代码

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Date    : 2017-02-22 09:44:42

import dbm

dbpth = './db/keysdb'

def inset(key,value):
    db = dbm.open(dbpth, 'c')
    db[key] = value
    db.close()

def delet(key):
    db = dbm.open(dbpth, 'c')
    if db.has_key(key):
        del db[key]
    db.close()

def update(key,value):
    db = dbm.open(dbpth, 'c')
    db[key] = value
    db.close()

def select(key):
    db = dbm.open(dbpth, 'c')
    if db.has_key(key):
        return db[key]
    else:
        return None
    db.close()

def allKeys():
    db = dbm.open(dbpth, 'c')
    return db.keys() 
    db.close()

def main():
    print allKeys()
    inset('mykey2', '111')
    print select('mykey')
    delet('mykey')
    print select('mykey')
    print select('mykey2')
    update('mykey2', 'dddx')
    print select('mykey2')
    print allKeys()

if __name__=="__main__":  
    main()

把dbm当成一个字典来用就好。只是这个字典里只能保存字符串,key和value都只能是字符串。不过只用字符串就够用了。

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