zpp_store 0.1.2

Système de sérialisation de données

zpp_store

Informations

Outil de sérialisation d'objet Python. Il peut prendre en charge:

• les formats classiques: str, int, float, bool, type, none, complex, bytes, decimal
• les formats structurés: list, dict, tuple, array, bytearray, frozenset
• les formats io: BytesIO, StringIO, TextIOWrapper, BufferedReader
• les objets: Class, datetime, function, builtin function

Le fichier de sortie peut-être soit un yaml, soit un fichier binaire; et celui-ci peut être chiffré avec un mot de passe. Le système fonctionne comme un coffre dans lequel on peut stocker plusieurs données et utilise le système clé/valeur pour identifier les données.

Il intègre également un outil pour stocker des données sous forme de Class pour les structurer et faciliter leurs manipulations.

Prérequis

• Python 3

Installation

pip install zpp_store

Utilisation

Initialisation du connecteur

Le store est accessible de deux façons:

• En initialisant le store dans une variable

import zpp_store

vault = zpp_store.Store()

• Ou avec la méthode with

import zpp_store

with zpp_store.Store() as vault:
	'''Traitement'''

La Classe Store peut prendre plusieurs arguments:

• filename: pour spécifier le fichier de sortie Si le fichier de sortie n'est pas précisé, le résultat restera dans le stockage de la classe. Il sera alors possible de récupérer le résultat avec la méthode get_content()
• protected: pour spécifier si le fichier doit être chiffré (si le mot de passe n'est pas spécifié. Un prompt demandera le mot de passe)
• password: pour spécifier le mot de passe pour le chiffrement (active protected)
• format: pour spécifier le format de sortie. zpp_store.Formatstore.to_yaml, zpp_store.Formatstore.to_binary ou zpp_store.Formatstore.to_dict. Attention, le format to_dict n'accepte pas la sortie dans un fichier.

Sérialisation de données

Pour sérialiser des données, il suffit d'appeler la classe Store et d'utiliser la méthode push avec comme paramètre le nom de la clé à utiliser et la donnée à sérialiser.

import zpp_store

class Person:
	def __init__(self, name, age, city):
		self.name = name
		self.age = age
		self.city = city

new_person = Person("Bob", 35, "Paris")

with zpp_store.Store() as vault:
	vault.push("utilisateur_bob", new_person)

Désérialisation de données

Pour désérialiser des données, il suffit d'appeler la classe Store et d'utiliser la méthode pull avec comme paramètre le nom de la clé à récupérer.

import zpp_store

class Person:
	def __init__(self, name, age, city):
		self.name = name
		self.age = age
		self.city = city

with zpp_store.Store() as vault:
	new_person = vault.pull("utilisateur_bob")

Suppression de données

Il est possible de supprimer des données avec la méthode erase() en précisant en paramètre la clé.

import zpp_store

with zpp_store.Store() as vault:
	vault.erase("utilisateur_bob")

La méthode retournera alors True si une donnée a été supprimée, sinon False.

Structuration de données

Il est possible de structurer un dictionnaire pour le transformer en DataStore et pour nous permettre de manipuler ces données comme une Class avec a.b.c Pour cela, il nous suffit d'appeler la méthode structure() avec comme argument le dictionnaire

import zpp_store

dict_data = {"Bonjour": "Hello world", "Data": {"insert": True, "false": True}}

data = zpp_store.structure(dict_data)

Le dictionnaire devient alors un zpp_store.structure.DataStore

Pour permettre de contrôler la modification, le DataStore permet de récupérer un hash du contenu avec la méthode get_hash()

import zpp_store

dict_data = {"Bonjour": "Hello world", "Data": {"insert": True, "false": True}}

data = zpp_store.structure(dict_data)
hash_dict = data.get_hash()

Déstructuration de données

Pour récupérer un dictionnaire à partir d'un DataStore, il suffit d'appeler la méthode destructure().

import zpp_store

data = zpp_store.destructure(datastore)