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py-leveldb

LevelDB的Python开发包

授权协议 LGPL

开发语言 Python

所属分类数据库相关、 NoSQL数据库

软件类型开源软件

地区不详

投递者融宏伟

操作系统 Linux

开源组织无

适用人群未知

软件官网

官方下载

软件概览

py-leveldb 是 Google 的 K/V 数据库 LevelDB 的 Python 客户端开发包。

示例代码：

import leveldb

db = leveldb.LevelDB('./db')

# single put
db.Put('hello', 'world')
print db.Get('hello')

# single delete
db.Delete('hello')
print db.Get('hello')

# multiple put/delete applied atomically, and committed to disk
batch = leveldb.WriteBatch()
batch.Put('hello', 'world')
batch.Put('hello again', 'world')
batch.Delete('hello')

db.Write(batch, sync = True)

使用案例

LevelDB的Python开发包 py-leveldb基本使用方法的代码

下面内容段是关于LevelDB的Python开发包 py-leveldb基本使用方法的内容，希望能对码农们有帮助。 import leveldb db = leveldb.LevelDB(’./db’) single put db.Put(‘hello’, ‘world’) print db.Get(‘hello’) single delete db.Delete(‘hello’) print d
[928]python leveldb

Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库，目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了。在这个数量级别下还有着非常高的性能，主要归功于它的良好的设计。特别是LSM算法。 LevelDB 是单进程的服务，性能非常之高，在一台4个Q6600的CPU机器上，每秒钟写数据超过40w，而随机读的性能每秒钟超过10w。 py-leveldb 是 Google 的 K/V 数据库Le
linux 安装 py-leveldb

py-leveldb安装笔记今天想测试一下py-leveldb，试试将小文件存储在这个数据库上的性能如何。但安装这个数据库的时候花了好长时间，svn里面的那个snappy一直无法编译。下载py-leveldb: svn checkout http://py-leveldb.googlecode.com/svn/trunk/ py-leveldb-read-only 下载过来的源代码里面会有一个
10-leveldb repair流程及优化方法

leveldb做为一个单机存储引擎，难免遇到数据损坏的情况：比如意外断电、磁盘坏块等。轻者文件损坏无法读取，严重者则导致数据库无法启动。这个时候就需要进行数据修复了。 leveldb提供的修复流程如下： (1) wal日志文件转化为sstable文件 (2) 扫描所有的sstable文件 (a) smallest/largest for the table (b) largest sequence
Windows上安装py-leveldb

-1、可以先试试pip install leveldb，应该看到一行红字错误。 0、试试https://github.com/happynear/py-leveldb-windows/ 如果可以，就省下后面的事了。。。（安到最后才发现有这么个好东西T_T）下面记录一下本次安装的过程： 1、先从https://code.google.com/p/py-leveldb/、https://githu
Linux下安装py-leveldb

1.下载源代码 svn checkout http://py-leveldb.googlecode.com/svn/trunk/ py-leveldb-read-only 2.安装辅助工具 sudo apt-get install python-dev autoconf libtool automake 3.进入py-leveldb-read-only文件夹下，运行compile_leveld
cudnn 5.1版本下跑通 py-faster-rcnn的demo

软件环境： Ubuntu 16.04 + CUDA8.0 + cuDnn5.1 + python 2.7 + OpenCv 3.1 本文的主要目的，是解决在编译py-faster-rcnn的过程中,与cuDnn的v5版本的冲突问题。编译报错是函数错用。最初是把cuDnn换成了v4。后期在跑demo.py时，没能正确检测出物体，也就是没有出带框的图像。一开始以为是plt的问题，后来发现不是，此dem
Ubuntu16.04+Cuda8.0+cuDNN6配置py-faster rcnn(转)

原博客地址：https://blog.csdn.net/meccaendless/article/details/79557162 0前言 Faster R-CNN是任少卿2015年底推出的目标检测算法，时至今日依旧还是Object Detection领域最好方法之一，基于该框架后续推出了 R-FCN，Mask R-CNN 等改进框架，但基本结构变化不大。同时不乏有SSD，YOLO2等骨骼清奇的
Ubuntu下的py-faster-rcnn配置

OS：ubuntu 16.04 LTS GPU：GTX 1070Ti（Nvidia驱动、cuda、cudnn已安装） Python：conda + python2.7 1、下载源码：git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 2、在caffe-fast-rcnn
py-faster-rccn问题集中营

1. "libcudnn.so.5 cannot open shared object file: No such file or directory" "libcudart.so.8.0 cannot open shared object file: No such file or directory" Solution: 注意cuda和cudnn的版本型号 sudo cp /usr/local

py-leveldb

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