前面章节我们讲述了json和pickle模块的序列化和反序列化处理，他们有一个不足是在python 3中不能多次dump和load，shelve模块则可以规避这个问题。
shelve模块是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块，可以持久化任何pickle可支持的python数据格式，是pickle 更上一层的封装。

二、shelve模块的用法

Shelve模块提供了基本的存储操作，Shelve中的open函数在调用的时候返回一个shelf对象，通过该对象可以存储内容，即像操作字典一样进行存储操作。当在该对象中查找元素时，对象会根据已经存储的版本进行重新构建，当给某个键赋值的时候，元素会被存储。

• 持久化存储
  

    1 import shelve
    2 
    3 def member_info(name, age):
    4     print("Member info:", name, age)
    5 
    6 name = [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘]
    7 info = {‘name‘:‘Maxwell‘, ‘age‘:18}
    8 
    9 with shelve.open(‘shelve_demo‘) as data:
   10     data[‘name‘] = name
   11     data[‘info‘] = info
   12     data[‘func‘] = member_info

  代码执行后会生成三个文件：
  
  其中shelve_demo.bak和shelve_demo.dir文件内容相同，显示如下：

    1 ‘name‘, (0, 43)
    2 ‘info‘, (512, 45)
    3 ‘func‘, (1024, 27)

  shelve_demo.dat猜测为类数据库文件把。
• 解析文件内容

    1 import shelve
    2 
    3 def member_info(name, age):
    4     print("Member info:", name, age)
    5 
    6 with shelve.open(‘shelve_demo‘) as data:
    7     print(data[‘name‘])    #这里的key与之前保存的文件内容里面的key完全对应,否则会报错
    8     print(data[‘info‘])
    9     print(data[‘func‘](‘Alex‘, 22))
   10 
   11 #运行结果输出:
   12 [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘]
   13 {‘name‘: ‘Maxwell‘, ‘age‘: 18}
   14 Member info: Alex 22
   15 None

• value值的修改
  一般情况下，我们通过shelve来open一个对象后，只能进行一次赋值处理，赋值后不能再次更新处理。

    1 import shelve
    2 
    3 def member_info(name, age):
    4     print("Member info:", name, age)
    5 
    6 name = [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘]
    7 info = {‘name‘:‘Maxwell‘, ‘age‘:18}
    8 
    9 with shelve.open(‘shelve_demo‘) as data:
   10     data[‘name‘] = name
   11     data[‘info‘] = info
   12     data[‘name‘].append(‘Alex‘)
   13     print(data[‘name‘])
   14 
   15 程序输出：
   16 [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘]  #第一次赋值后apend的元素并没有生效

  再次open打开结果也是这样：

    1 import shelve
    2 
    3 def member_info(name, age):
    4     print("Member info:", name, age)
    5 
    6 name = [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘]
    7 info = {‘name‘:‘Maxwell‘, ‘age‘:18}
    8 
    9 
   10 with shelve.open(‘shelve_demo‘) as data:
   11     print(data[‘name‘])

  造成上述情况的原因是：我们只是修改了shelve对象的副本，而它并木有被最终保存。此时我们除了下文要讲述的update方法外，还有以下两种方法：
  方法一： shelve open一个对象后，先用临时变量指向对象副本，在临时变量上修改后让对象副本再次指向临时变量，从而覆盖保存对象副本。这种方法的本质是对open后的对象重新赋新值，并非在原有基础上进行update，也就是open后的对象内存指向地址发生了变化。

    1 import shelve
    2 
    3 def member_info(name, age):
    4     print("Member info:", name, age)
    5 
    6 name = [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘]
    7 info = {‘name‘:‘Maxwell‘, ‘age‘:18}
    8 
    9 with shelve.open(‘shelve_demo‘) as data:
   10     data[‘name‘] = name
   11     data[‘info‘] = info
   12     temp = data[‘name‘]  #这里的关键点在于对临时变量的使用
   13     temp.append(‘Alex‘)
   14     data[‘name‘] = temp
   15     print(data[‘name‘])
   16 
   17 程序输出：
   18 [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘, ‘Alex‘]

  方法二：借助open的writeback=True参数来实现，默认情况下该参数的值为False。

    1 import shelve
    2 
    3 def member_info(name, age):
    4     print("Member info:", name, age)
    5 
    6 name = [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘]
    7 info = {‘name‘:‘Maxwell‘, ‘age‘:18}
    8 
    9 with shelve.open(‘shelve_demo‘, writeback=True) as data:
   10     data[‘name‘] = name
   11     data[‘info‘] = info
   12     data[‘name‘].append(‘Alex‘)
   13     print(data[‘name‘])
   14 
   15 程序输出：
   16 [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘, ‘Alex‘]

  
  
• update方法
  value值的更新还有一个update方法，使用起来也比较方便：

    1 import shelve
    2 
    3 def member_info(name, age):
    4     print("Member info:", name, age)
    5 
    6 name = [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘]
    7 info = {‘name‘:‘Maxwell‘, ‘age‘:18}
    8 
    9 with shelve.open(‘shelve_demo‘, writeback=True) as data:
   10     data[‘name‘] = name
   11     data[‘info‘] = info
   12     data.update({‘name‘:[‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘, ‘Alex‘]})  #这里也是重新赋值
   13     print(data[‘name‘])
   14 
   15 程序输出：
   16 [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘, ‘Alex‘]

  重新load一下看看结果：

    1 import shelve
    2 
    3 def member_info(name, age):
    4     print("Member info:", name, age)
    5 
    6 name = [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘]
    7 info = {‘name‘:‘Maxwell‘, ‘age‘:18}
    8 
    9 
   10 with shelve.open(‘shelve_demo‘) as data:
   11     print(data[‘name‘])
   12 
   13 程序输出：
   14 [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘, ‘Alex‘]

• get方法
  通过shelve.open反序列化load对象到内存后，可以通过get方法来获取key对应的value：

    1 __author__ = ‘Maxwell‘
    2 
    3 import shelve
    4 
    5 def member_info(name, age):
    6     print("Member info:", name, age)
    7 
    8 name = [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘]
    9 info = {‘name‘:‘Maxwell‘, ‘age‘:18}
   10 
   11 
   12 with shelve.open(‘shelve_demo‘) as data:
   13     print(data.get(‘name‘))
   14 
   15 程序输出：
   16 [‘Jack‘, ‘Maxwell‘, ‘Tom‘, ‘Alex‘]

三、总结

shelve概念总结：

• shelve模块可以看做是pickle模块的升级版，因为shelve使用的就是pickle的序列化协议，但是shelve比pickle提供的操作方式更加简单、方便。
• shelve模块相对于其它两个模块在将Python数据持久化到本地磁盘时有一个很明显的优点就是，它允许我们可以像操作dict一样操作被序列化的数据，而不必一次性的保存或读取所有数据。
• shelve模块持久化支持更多的python数据类型

使用建议：