Python中无需多份.txt文件保存温室传感器数据的方案咨询

下面是几种不用新增大量文本文件的持久化方案，适配你的需求：

• 单个结构化文本文件（JSON/CSV）
  把分钟级temp数据和小时级hourly数据合并到同一个JSON或CSV文件里，不用分开两个txt。
  比如用JSON的话，可采用对象结构分别存储两组数据：

  {
    "temp": [{"time": "2024-05-20 14:01:00", "temp": 24.7}, ...],
    "hourly": [{"time": "2024-05-20 14:00:00", "avg_temp": 24.5}, ...]
  }
  

  每次更新数据时，先读取文件解析出结构，更新对应数组后再写回文件。CSV则可以加一列标识数据类型（比如"temp"或"hourly"），每行存储一条时间-温度记录，同样单文件搞定。这种方案无额外依赖，用文本编辑器就能直接查看内容。

• 轻量级嵌入式数据库（SQLite）
  用SQLite创建一个单文件数据库，建两张表分别存分钟和小时数据：

  CREATE TABLE IF NOT EXISTS temp_records (
      record_time DATETIME PRIMARY KEY,
      temperature REAL
  );
  CREATE TABLE IF NOT EXISTS hourly_records (
      record_time DATETIME PRIMARY KEY,
      avg_temperature REAL
  );
  

  传感器读取温度后插入temp_records表，每小时计算平均值插入hourly_records表。重启后直接从数据库查询数据恢复数组即可。SQLite的优势是数据持久化可靠，支持高效查询，而且整个数据库就是一个独立文件，不会产生冗余文件。

• Python内置shelve键值存储
  如果你用Python开发系统，shelve模块可以直接把Python数组、字典这类对象存在单个文件里，操作和字典几乎一样：

  import shelve
  
  # 存储数据
  with shelve.open('greenhouse_store') as store:
      store['temp'] = temp_array
      store['hourly'] = hourly_array
  
  # 重启后恢复数据
  with shelve.open('greenhouse_store') as store:
      temp_array = store.get('temp', [])
      hourly_array = store.get('hourly', [])
  

  不用手动做序列化/反序列化，直接操作原生Python对象，单文件存储，上手成本低。

• 内存映射文件
  把数组数据写入内存映射文件，系统会自动同步数据到磁盘。重启后重新映射该文件就能恢复数据。这种方案适合对读写性能要求高的场景，但需要自己处理数据的结构和序列化逻辑，相对复杂一些，但依然是单文件实现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者xampL