glom初级教程
1.glom介绍
通常对于字典和json的提取我们都是使用如下方式
>>> data = {'a': {'b': {'c': 'd'}}} >>> data['a']['b']['c'] 'd'
这种方式看起来简单,但是如果字段结构改变就引发了悲剧
>>> data2 = {'a': {'b': None}} >>> data2['a']['b']['c'] Traceback (most recent call last):... TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable
错误虽然出来,可是没有直观告诉我们是哪个key引起的,a、b、c?
这个时候glom就应运而生,它非常方便的解决字典或者json嵌套的取值,还提供了输出控制,格式控制,结构容错等功能。
开始之前先对glom用法做一个介绍,它包含一下两个术语
-
target: 需要提取的dict、json、list或者其他对象。
-
spec: 我们想要的输出
output = glom(traget, spec) 这样就会提交到内存,然后得到我们想要的格式
>>> target = {'galaxy': {'system': {'planet': 'jupiter'}}} >>> spec = 'galaxy.system.planet' >>> glom(target, spec) 'jupiter'
2.glom安装
pip install glom from glom import *
3.基本路径提取
glom提供了三种路径提取的方式
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字符串
-
Path对象
-
T
字符串
路径直接提取数据 (单路单一匹配)
>>> target = {'galaxy': {'system': {'planet': 'jupiter'}}} >>> spec = 'galaxy.system.planet' >>> glom(target, spec) 'jupiter'
现在数据结构换了,planet变成list了
>>> target = {'system': {'planets': [{'name': 'earth'}, {'name': 'jupiter'}]}} >>> glom(target, ('system.planets', ['name'])) ['earth', 'jupiter']
现在要求变了,数据加字段了,output需要多个字段 (多路径单一匹配)
>>> target = {'system': {'planets': [{'name': 'earth', 'moons': 1}, {'name': 'jupiter', 'moons': 69}]}} >>> spec1 =('system.planets', ['name']) >>> spec2 = ('system.planets', ['moons'])} >>> pprint(glom(target, spec1)) ['earth', 'jupiter'] >>> pprint(glom(target, spec2)) [1, 69]
这样写太麻烦了,glom提供了一个合并的方法,使用字典的方式格式化输出
>>> target = {'system': {'planets': [{'name': 'earth', 'moons': 1},{'name': 'jupiter', 'moons': 69}]} >>> spec = {'names': ('system.planets', ['name']), 'moons': ('system.planets', ['moons'])} >>> pprint(glom(target, spec)) {'moons': [1, 69], 'names': ['earth', 'jupiter']}
现在更复杂了,不仅多了字段,有的数据key也发生了变化 (多路径多匹配)
>>> target1 = {'system': {'dwarf_planets': [{'name': 'pluto', 'moons': 5},... {'name': 'ceres', 'moons': 0}]}} >>> target2 = {'system': {'planets': [{'name': 'earth', 'moons': 1},... {'name': 'jupiter', 'moons': 69}]}} >>> spec = {'names': (Coalesce('system.planets', 'system.dwarf_planets'), ['name']),'moons': (Coalesce('system.planets', 'system.dwarf_planets'), ['moons'])} >>> pprint(glom(target, spec)) {'moons': [1, 69], 'names': ['earth', 'jupiter']}
Path对象
比如路径包含int,datetime等不适合使用'a.b.c'这种方式调用的,需要使用Path
>>> target = {'a': {'b': 'c', 'd.e': 'f', 2: 3}} >>> glom(target, Path('a', 2)) 3 >>> glom(target, Path('a', 'd.e')) 'f'
Path支持join
>>> Path(T['a'], T['b'])T['a']['b'] >>> Path(Path('a', 'b'),Path('c', 'd')) Path('a', 'b', 'c', 'd')
Path支持切片
>>> path = Path('a', 'b', 1, 2) >>> path[0] Path('a') >>> path[-2:] Path(1, 2)
具体用法就是将字符串路径我位置替换成相应的Path对象
T
面向对象的表达方式,但是目前只能提取数据,不能做加工
>>> spec = T['a']['b']['c'] >>> target = {'a': {'b': {'c': 'd'}}} >>> glom(target, spec) 'd'
T提取出来的就是对应的python对象,(具体用法待考证)
>>> from glom import T >>> target = {'system': {'planets': [{'name': 'earth', 'moons': 1},{'name': 'jupiter', 'moons': 69}]} >>> spec = T['system']['planets'][-1].values() >>> glom(target, spec) ['jupiter', 69] >>> spec = ('a', (T['b'].items(), list)) # reviewed below >>> glom(target, spec) [('c', 'd')]
4.数据加工
glom不仅仅支持数据的提取,还支持对数据格式化,或者自定义的lambda函数
比如将每个数据的moons求和
>>> target = {'system': {'planets': [{'name': 'earth', 'moons': 1},{'name': 'jupiter', 'moons': 69}]}} >>> pprint(glom(target, ('system.planets', ['moons'], sum)})) 70 >>> target = {'system': {'planets': [{'name': 'earth', 'moons': 1},{'name': 'jupiter', 'moons': 69}]}} >>> pprint(glom(target, ('system.planets', ['moons'], [lambda x: x*2])})) [2, 138]
5.格式化输出
为了让输出更加有意义,glom提供结构化的2种方法,
字符串
{
"your name1": 提取路径规则1,
"your name2": 提取路径规则2,
"your name3": 提取路径规则3,
}
类 (之后补充)
6.debug调试
如果现有的error输出无法帮你解决bug,那么请使用 glom.Inspect
>>> target = {'a': {'b': {}}} >>> val = glom(target, Inspect('a.b')) # wrapping a spec ---path: ['a.b'] target: {'a': {'b': {}}} output: {}---