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詳解Python中Addict模塊的使用方法

 更新時間:2022年05月30日 10:47:05   作者:Ckend  
Addit是一個Python模塊,除了提供標準的字典語法外,Addit 生成的字典的值既可以使用屬性來獲取,也可以使用屬性進行設置。本文將詳細講講它的使用方法,需要的可以參考一下

介紹

Addit 是一個Python模塊,除了提供標準的字典語法外,Addit 生成的字典的值既可以使用屬性來獲取,也可以使用屬性進行設置。

這意味著你不用再寫這樣的字典了:

body = {
????'query': {
????????'filtered': {
????????????'query': {
????????????????'match': {'description':?'addictive'}
????????????},
????????????'filter': {
????????????????'term': {'created_by':?'Mats'}
????????????}
????????}
????}
}

相反,你只需編寫以下三行代碼就能完成目的:

body = Dict()
body.query.filtered.query.match.description =?'addictive'
body.query.filtered.filter.term.created_by =?'Mats'

1.安裝

你可以通過 pip 安裝:

pip?install?addict

或通過 conda :

conda?install?addict -c conda-forge

Addit 在Python2.7+和Python3上都可以運行。

2.用法

Addict 繼承自字典,但在訪問和設置其值方面更加靈活。使用 Addict 的字典是一種樂趣!

設置嵌套詞典的項是極其舒服的:

>>>?from?addict?import?Dict
>>>?mapping = Dict()
>>>?mapping.a.b.c.d.e =?2
>>>?mapping
{'a': {'b': {'c': {'d': {'e':?2}}}}}

如果Dict是用任何可迭代值實例化的,它將遍歷并克隆這些值,然后寫入到對應的屬性及值中,比如:

>>>?mapping = {'a': [{'b':?3}, {'b':?3}]}
>>>?dictionary = Dict(mapping)
>>>?dictionary.a[0].b
3

 mapping['a'] 不再與 dictionary['a'] 相同。

>>>?mapping['a']?is?dictionary['a']
False

當然,此特點僅限于構造函數(shù),而不是在使用屬性或設置值時:

>>>?a = Dict()
>>>?b = [1,?2,?3]
>>>?a.b = b
>>>?a.b?is?b
True

3.要牢記的事情

記住, int 不是有效的屬性名,因此必須使用 get/setitem 語法 設置/獲取 非字符串的 dict 鍵:

>>>?addicted = Dict()
>>>?addicted.a.b.c.d.e =?2
>>>?addicted[2] = [1,?2,?3]
{2: [1,?2,?3],?'a': {'b': {'c': {'d': {'e':?2}}}}}

不過,你可以隨意混合使用這兩種語法:

>>>?addicted.a.b['c'].d.e
2

4.屬性,如鍵、item等

Addit 不會讓你覆蓋 dict 的屬性,因此以下操作將不起作用:

>>>?mapping = Dict()
>>>?mapping.keys =?2
Traceback (most recent call last):
File?"<stdin>", line?1,?in?<module>
?File?"addict/addict.py", line?53,?in?__setattr__
?raise?AttributeError("'Dict' object attribute '%s' is read-only"?% name)
AttributeError:?'Dict'?object attribute?'keys'?is?read-only

不過,使用下面這種方式就可以:

>>>?a = Dict()
>>>?a['keys'] =?2
>>>?a
{'keys':?2}
>>>?a['keys']
2

5.默認值

對于不在字典中的鍵,Addit的行為如 defaultdict(Dict) ,因此丟失的鍵返回一個空的 Dict 而不是拋出 KeyError 如果此行為不是所需的,則可以使用以下方式恢復拋出KeyError:

>>>?class?DictNoDefault(Dict):
>>>???def?__missing__(self, key):
>>>?????raise?KeyError(key)

但請注意,這樣會失去速記賦值功能(addicted.a.b.c.d.e = 2 )

6.轉化為普通字典

如果你覺得將 Addict 傳遞到其他函數(shù)或模塊并不安全,請使用 to_dict() 方法,它返回會把 Addict 轉化為普通字典。

>>>?regular_dict = my_addict.to_dict()
>>>?regular_dict.a =?2
Traceback (most recent call last):
File?"<stdin>", line?1,?in?<module>
?AttributeError:?'dict'?object has no attribute?'a'

當您希望在幾行代碼中創(chuàng)建嵌套的字典,然后將其發(fā)送到不同的函數(shù)或模塊時,這非常適合:

body = Dict()
body.query.filtered.query.match.description =?'addictive'
body.query.filtered.filter.term.created_by =?'Mats'
third_party_module.search(query=body.to_dict())

7.計數(shù)

Dict輕松訪問和修改深度嵌套屬性的能力使其成為計數(shù)的理想選擇。使用Addict,你還可以容易允許按多個級別計數(shù),內部使用的原理是collections.Counter

比如以下數(shù)據:

data = [
????{'born':?1980,?'gender':?'M',?'eyes':?'green'},
????{'born':?1980,?'gender':?'F',?'eyes':?'green'},
????{'born':?1980,?'gender':?'M',?'eyes':?'blue'},
????{'born':?1980,?'gender':?'M',?'eyes':?'green'},
????{'born':?1980,?'gender':?'M',?'eyes':?'green'},
????{'born':?1980,?'gender':?'F',?'eyes':?'blue'},
????{'born':?1981,?'gender':?'M',?'eyes':?'blue'},
????{'born':?1981,?'gender':?'F',?'eyes':?'green'},
????{'born':?1981,?'gender':?'M',?'eyes':?'blue'},
????{'born':?1981,?'gender':?'F',?'eyes':?'blue'},
????{'born':?1981,?'gender':?'M',?'eyes':?'green'},
????{'born':?1981,?'gender':?'F',?'eyes':?'blue'}
]

如果你想計算有多少人出生在born性別的gender使用eyes眼睛,你可以很容易地計算出這些信息:

counter = Dict()

for?row?in?data:
????born = row['born']
????gender = row['gender']
????eyes = row['eyes']

????counter[born][gender][eyes] +=?1?print(counter)

# 結果:{1980: {'M': {'blue': 1, 'green': 3}, 'F': {'blue': 1, 'green': 1}}, 1981: {'M': {'blue': 2, 'green': 1}, 'F': {'blue': 2, 'green': 1}}}

8.更新

普通字典的更新方式如下:

>>>?d = {'a': {'b':?3}}
>>>?d.update({'a': {'c':?4}})
>>>?print(d)
{'a': {'c':?4}}

 addict 的更新方式如下,它會遞歸并實際更新嵌套的字典:

>>>?D = Dict({'a': {'b':?3}})
>>>?D.update({'a': {'c':?4}})
>>>?print(D)
{'a': {'b':?3,?'c':?4}}

9.Addict 是怎么來的

這個模塊完全是從用Python創(chuàng)建Elasticsearch查詢的繁瑣過程中發(fā)展而來的。每當你發(fā)現(xiàn)自己在寫了很復雜的字典邏輯時,只要記住你沒有必要這樣做,使用 Addict 就行。

到此這篇關于詳解Python中Addict模塊的使用方法的文章就介紹到這了,更多相關Python Addict模塊內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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