推荐使用 plyvel 而非 leveldb，需先安装原生 leveldb 库；路径须绝对且父目录存在；put/get 仅支持 bytes，字符串需显式 encode/decode；迭代器须用 with 管理，避免并发写与隐式编码陷阱。
leveldb 在 Python 里不能直接 pip install
Python 官方生态没有 leveldb 这个包，你 pip install leveldb 会失败，报 ModuleNotFoundError 或编译错误。真正能用的是第三方绑定，主流只有两个：plyvel（推荐）和 python-leveldb（已基本停更）。前者基于 C++ LevelDB 原生库，稳定、更新勤、文档清晰；后者依赖旧版 API，PyPI 上最后更新是 2019 年。
实操建议：
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- 用
pip install plyvel，不是leveldb - 确保系统已安装原生 LevelDB 库：
brew install leveldb（macOS）、apt-get install libleveldb-dev（Ubuntu/Debian） - Windows 用户优先考虑 WSL，原生 Windows 编译
plyvel极易失败，CI/CD 流水线里要加平台判断
open() 时路径必须是绝对路径或相对当前工作目录
Plyvel 的 DB 构造函数对路径处理很“直给”，不自动展开 ~、不解析 ../、也不检查父目录是否存在。常见错误是传入 ~/data/mydb 或 ./db，结果报 IOError: Invalid argument 或静默创建在意外位置。
实操建议：
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- 一律用
os.path.abspath()或pathlib.Path().resolve()处理路径 - 创建前手动确保父目录存在：
os.makedirs(os.path.dirname(db_path), exist_ok=True) - 避免在多进程环境下共用同一 DB 路径——LevelDB 不支持并发写，会触发
IOError: lock hold by current process
put() / get() 默认只接受 bytes，字符串要 encode
LevelDB 底层只存字节序列，plyvel 不做隐式编码。传入 str 会直接抛 TypeError: expected bytes, got str；读出来也是 bytes，不 decode 就打印乱码或报错。
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实操建议：
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- 写入前统一
.encode('utf-8')，读取后立刻.decode('utf-8') - 别依赖默认编码：不同环境
sys.getdefaultencoding()可能不同，显式指定更安全 - 如果存结构化数据（如 dict），先
json.dumps(...).encode('utf-8')，读出再json.loads(...) - 注意空值：
None不能直接 put，需转成b''或约定特殊字符串如b'<null>'</null>
迭代器遍历 key-value 时容易漏掉边界或阻塞
DB.iterator() 返回的迭代器是懒执行、底层持锁的。常见坑是：没用 with 语句包裹、在循环中修改 DB、或迭代未完成就 close DB，导致 RuntimeError: Iterator is invalid 或进程卡死。
实操建议：
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- 务必用
with db.iterator() as it:确保资源释放 - 不要在迭代过程中调用
db.put()或db.delete()—— 会破坏迭代状态 - 需要范围扫描？用
it = db.iterator(start=b'prefix:', stop=b'prefix;')，注意 stop 是排他边界（;ASCII 码比:大 1） - 大数据量遍历时，避免一次性
list(it)，改用流式处理，否则内存暴涨
LevelDB 的「嵌入式」优势在于零网络、低延迟，但代价是它不提供事务回滚、无 SQL、也没有内置过期机制——所有上层逻辑都得自己兜底，比如 key 设计要带时间戳、删除逻辑要配合定时任务。这点很容易在初期被忽略。
