Python для начинающих

Создаем мини-базу данных на JSON: простой путь без SQL

Иногда для небольших проектов полноценная база данных — это как использовать экскаватор, чтобы посадить цветок. Для заметок, простого TODO, небольшого чата или прототипа вполне хватит обычного файла JSON. Давай сделаем свою мини-БД шаг за шагом.

---

### Почему JSON?

- Читается человеком (открыл файл — и сразу видно данные).
- Встроенная поддержка в Python (json модуль).
- Легко переносить между проектами и языками.

---

### Базовые операции «мини-БД»

Нам нужны минимум 4 вещи:

1. Сохранить данные
2. Прочитать данные
3. Добавить запись
4. Найти запись по условию

Создадим файл db.json и модуль mini_db.py.

# mini_db.py
import json
from pathlib import Path

DB_FILE = Path("db.json")


def load_data():
    if not DB_FILE.exists():
        return []
    with DB_FILE.open("r", encoding="utf-8") as f:
        return json.load(f)


def save_data(data):
    with DB_FILE.open("w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(data, f, indent=2, ensure_ascii=False)

Теперь напишем функции для работы с записями. Пусть это будет мини-БД пользователей:

def add_user(name, age):
    data = load_data()
    new_id = (max((item["id"] for item in data), default=0) + 1)
    user = {"id": new_id, "name": name, "age": age}
    data.append(user)
    save_data(data)
    return user


def find_users_by_name(name):
    data = load_data()
    return [item for item in data if item["name"] == name]

Использование:

if __name__ == "__main__":
    add_user("Alice", 25)
    add_user("Bob", 30)
    print(find_users_by_name("Alice"))

---

### Добавляем «фишки»: фильтрация и обновление

Мини-БД станет полезнее, если можно будет:

- фильтровать по произвольному условию
- обновлять записи

def filter_users(condition):
    data = load_data()
    return [item for item in data if condition(item)]


def update_user(user_id, **fields):
    data = load_data()
    updated = None
    for item in data:
        if item["id"] == user_id:
            item.update(fields)
            updated = item
            break
    if updated:
        save_data(data)
    return updated

Пример:

# Все пользователи старше 20
adults = filter_users(lambda u: u["age"] > 20)

# Обновляем возраст
update_user(1, age=26)

---

### Когда такой подход годится

Подходит, если:

- проект маленький;
- данных мало (до нескольких тысяч записей);
- не нужны сложные запросы и транзакции.

Если же требуется многопользовательский доступ, высокая нагрузка, сложная аналитика — тогда пора смотреть в сторону SQLite, PostgreSQL и других БД.

Но для начала изучения Python и быстрых прототипов JSON-«база» — отличный и наглядный инструмент, который ты полностью контролируешь.

👍2

137 views04:09