jongos

jongos是运行和加载文件JSON全自动工具：蟒蛇jongos.py 。
加载JSON文件
> db.load（“file_name.json”）
刷新当前加载JSON文件
> db.refresh（）
保存当前的内存数据库到当前加载JSON文件
> db.save（）
保存查询结果JSON文件
> db.capture（“save_to_file_name.json”）
多余的：任何db.find（）/ db.group（）/ db.count（）命令后执行
插入新记录
> db.insert（json_item）
删除记录
> db.remove（查询）
查找一行
> db.find（查询）
额外的：添加“$归来”：[字段1，字段2]中查询将返回唯一字段1和Field2
计数的行匹配查询
> db.count（查询）
集团连续用一个关键的：
> db.group（查询）
在查询将使用字段标题为您的分组键“称号”：添加“$键”
查询
JSON结构的例子：
[{“ID”：1，“名”：“一”，“称号”：“先生”，“电子邮件”：“one@mailinator.com”，“分数”：{“数学”：80，“科学” ：80}}，{“ID”：2，“名”：“二”，“称号”：“太太”，“电子邮件”：“two@mailinator.com”，“分数”：{“数学”：60 “科学”：70}}，{“ID”：3，“名”：“三”，“称号”：“女士”，“电子邮件”：“three@mailinator.com”，“分数”：{“数学“：75，”科学“：90}}，{”ID“：4，”名“：”四“，”称号“：”太太“，”电子邮件“：”five@mailinator.com“，”得分“：{”数学“：60，”科学“：30}}，{”ID“：5，”名“：”十二五“，”称号“：”太太“，”电子邮件“：”fivefour@mailinator.com “，”分数“：{”数学“：70，”科学“：60}}]
精确匹配，除非，像和LikeAnd
过滤器与夫人头衔的所有项目：查询= {“$称号”：“太太”}
过滤器标题的所有项目，除了女士：查询= {“$标题”：{“$ NE”：“小姐”}}
过滤所有的项目如“十二五”电子邮件：查询= {“电子邮件”：{“$像”：“十二五”}}
过滤器像“十二五”或“四”的所有项目中的电子邮件：查询= {“电子邮件”：{“$喜欢”：“十二五”，“四]}}
过滤器像“十二五”和“4”的所有项目中的电子邮件：查询= {“电子邮件”：{“$ likesAnd”：“十二五”，“四]}}
大于和下
过滤所有的数学分数大于60：查询= {“score.math”：{“$ GT”：60}}
过滤所有的数学得分低于60：查询= {“score.math”：{“$ LT”：60}}
过滤所有的数学成绩大于等于60：查询= {“score.math”：{“$ GTE”：60}}
过滤所有的数学成绩大于等于60低：查询= {“score.math”：{“$ LTE”：60}}
包含和不包含
过滤所有数学得分在60和70：查询= {“score.math”：{“$在”：[60,70]}}
过滤所有的数学成绩不是60和70：查询= {“score.math”：{“$万年”：[60,70]}}

要求：

• 在Python中