基于BTAR的持久类DICT对象（常规的DICT和ORDER），可以用作基类。这是一个有点沉重的解决方案，因为每个zc.dict.dict（和zc.dict.ordereddict）至少是3个持久对象。如果你想创造很多这样的东西，请记住这一点。若要生成，请从该目录运行“python bootstrap/bootstrap.py”，然后运行“bin/buildout”。强烈建议使用干净的非系统python。
zc.dict的Python项目详细描述
一个有效的、持久的和可子类的dict
如果persistendict包含多个 的值，不建议从继承树。
这个类是btree上的一个简单包装器。它保留了 btrees的效率，可以安全地用作基类。而且，它 实现完整的python dict接口。
< Buff行情>>>> from zc.dict import Dict >>> d = Dict() >>> d <zc.dict.dict.Dict object at ...>
>>> d['foo'] = 'bar' >>> len(d) 1
>>> d['bar'] = 'baz' >>> len(d) 2
注意，python dict和这个dict的一个重要区别是 python dict使用散列，这使用btree比较。 实际上，这意味着您的密钥应该是同质类型的。 我们在这些例子中使用字符串。
长度是单独维护的，因为btree上的len是低效的， 因为它必须从数据库中唤醒树中的所有存储桶。
< Buff行情>>>> d._len <BTrees.Length.Length object at ...> >>> d._len() 2
为了使更新对小的更改保持高效，我们展开它们 作为一系列设置项。
< Buff行情>>>> d.update({'bar': 'moo', 'ding': 'dong', 'beep': 'beep'})
>>> len(d)
4
dict支持完整的更新界面。
< Buff行情>>>> d.update([['sha', 'zam'], ['ka', 'pow']]) >>> len(d) 6 >>> d['ka'] 'pow' >>> d.update(left='hook', right='jab') >>> len(d) 8 >>> d['left'] 'hook'
弹出窗口需要更新长度。
< Buff行情>>>> d.pop('sha')
'zam'
>>> d.pop('ka')
'pow'
>>> d.pop('left')
'hook'
>>> d.pop('right')
'jab'
>>> len(d)
4
…除非没有。
< Buff行情>>>> d.pop('nonexistent')
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'nonexistent'
>>> d.pop('nonexistent', 42)
42
>>> len(d)
4
设置默认值 有时还需要更新长度。
< Buff行情>>>> len(d)
4
>>> d.setdefault('newly created', 'value')
'value'
>>> d['newly created']
'value'
>>> len(d)
5
>>> from zc.dict import Dict >>> d = Dict() >>> d <zc.dict.dict.Dict object at ...>0
>>> from zc.dict import Dict >>> d = Dict() >>> d <zc.dict.dict.Dict object at ...>1
键 ， 值 和 项 返回正常的python列表。因为 基本的btree，它们总是按键的顺序排列。
< Buff行情>>>> from zc.dict import Dict >>> d = Dict() >>> d <zc.dict.dict.Dict object at ...>2
>>> from zc.dict import Dict >>> d = Dict() >>> d <zc.dict.dict.Dict object at ...>3
>>> from zc.dict import Dict >>> d = Dict() >>> d <zc.dict.dict.Dict object at ...>4
但是，有效的btree迭代器可以通过iter方法获得：
< Buff行情>>>> from zc.dict import Dict >>> d = Dict() >>> d <zc.dict.dict.Dict object at ...>5
>>> from zc.dict import Dict >>> d = Dict() >>> d <zc.dict.dict.Dict object at ...>6
>>> from zc.dict import Dict >>> d = Dict() >>> d <zc.dict.dict.Dict object at ...>7
popitem从dict中删除并返回一个键值对：
< Buff行情>>>> from zc.dict import Dict >>> d = Dict() >>> d <zc.dict.dict.Dict object at ...>8
>>> from zc.dict import Dict >>> d = Dict() >>> d <zc.dict.dict.Dict object at ...>9
>>> d['foo'] = 'bar' >>> len(d) 10
copy方法创建dict的副本：
< Buff行情>>>> d['foo'] = 'bar' >>> len(d) 11
但是我们不支持比较，除了身份，因为 懦弱：
< Buff行情>>>> d['foo'] = 'bar' >>> len(d) 12
clear从dict中删除所有键：
< Buff行情>>>> d['foo'] = 'bar' >>> len(d) 13
其余的dict方法被委托给基础btree:
< Buff行情>>>> d['foo'] = 'bar' >>> len(d) 14
子类化
为了便于子类化，dict打算有三个重要的 特点：
- 所有的添加都是用setitem完成的，因此覆盖它将控制 添加。
- 所有的删除都是用 pop 或 clear 来完成的，因此覆盖这些 方法将控制移除。
- 在不传递参数的情况下调用init不会尝试访问 更新 方法。
让我们用一个快速的子类来演示这些。
< Buff行情>>>> d['foo'] = 'bar' >>> len(d) 15
>>> d['foo'] = 'bar' >>> len(d) 16
回归测试
当设置已在dict中的项时，长度不是 增加：
< Buff行情>>>> d['foo'] = 'bar' >>> len(d) 17
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