Python里超级好用的字典模块：Addict 模块

时间：2021-07-19 20:34:08

Python里超级好用的字典模块：Addict 模块

Addit 是一个Python模块，除了提供标准的字典语法外，Addit 生成的字典的值既可以使用属性来获取，也可以使用属性进行设置。

这意味着你不用再写这样的字典了：

  1. body = {  
  2.     'query': {  
  3.         'filtered': {  
  4.             'query': {  
  5.                 'match': {'description': 'addictive'}  
  6.             },  
  7.             'filter': {  
  8.                 'term': {'created_by': 'Mats'}  
  9.             }  
  10.         }  
  11.     }  
  12. } 

相反，你只需编写以下三行代码就能完成目的：

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

1.安装

你可以通过 pip 安装：

  1. pip install addict 

或通过 conda ：

  1. conda install addict -c conda-forge 

Addit 在Python2.7+和Python3上都可以运行。

2.用法

Addict 继承自字典，但在访问和设置其值方面更加灵活。使用 Addict 的字典是一种乐趣！

设置嵌套词典的项是极其舒服的：

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

如果Dict是用任何可迭代值实例化的，它将遍历并克隆这些值，然后写入到对应的属性及值中，比如：

  1. >>> mapping = {'a': [{'b': 3}, {'b': 3}]}  
  2. >>> dictionary = Dict(mapping)  
  3. >>> dictionary.a[0].b  
  4. 3 

但 mapping['a'] 不再与 dictionary['a'] 相同。

  1. >>> mapping['a'] is dictionary['a']  
  2. False 

当然，此特点仅限于构造函数，而不是在使用属性或设置值时：

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

3.要牢记的事情

记住， int 不是有效的属性名，因此必须使用 get/setitem 语法 设置/获取 非字符串的 dict 键：

  1. >>> addicted = Dict()  
  2. >>> addicted.a.b.c.d.e = 2  
  3. >>> addicted[2] = [1, 2, 3]  
  4. {2: [1, 2, 3], 'a': {'b': {'c': {'d': {'e': 2}}}}} 

不过，你可以随意混合使用这两种语法：

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

4.属性，如键、item等

Addit 不会让你覆盖 dict 的属性，因此以下操作将不起作用：

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

不过，使用下面这种方式就可以：

  1. >>> a = Dict()  
  2. >>> a['keys'] = 2  
  3. >>> a  
  4. {'keys': 2}  
  5. >>> a['keys']  
  6. 2 

5.默认值

对于不在字典中的键，Addit的行为如 defaultdict(Dict) ，因此丢失的键返回一个空的 Dict 而不是抛出 KeyError 如果此行为不是所需的，则可以使用以下方式恢复抛出KeyError：

  1. >>> class DictNoDefault(Dict):  
  2. >>>   def __missing__(self, key):  
  3. >>>     raise KeyError(key) 

但请注意，这样会失去速记赋值功能(addicted.a.b.c.d.e = 2 )

6.转化为普通字典

如果你觉得将 Addict 传递到其他函数或模块并不安全，请使用 to_dict() 方法，它返回会把 Addict 转化为普通字典。

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

当您希望在几行代码中创建嵌套的字典，然后将其发送到不同的函数或模块时，这非常适合：

  1. body = Dict()  
  2. body.query.filtered.query.match.description = 'addictive'  
  3. body.query.filtered.filter.term.created_by = 'Mats'  
  4. third_party_module.search(query=body.to_dict()) 

7.计数

Dict 轻松访问和修改深度嵌套属性的能力使其成为计数的理想选择。使用Addict，你还可以容易允许按多个级别计数，内部使用的原理是collections.Counter 。

比如以下数据：

  1. data = [  
  2.     {'born': 1980, 'gender': 'M', 'eyes': 'green'},  
  3.     {'born': 1980, 'gender': 'F', 'eyes': 'green'},  
  4.     {'born': 1980, 'gender': 'M', 'eyes': 'blue'},  
  5.     {'born': 1980, 'gender': 'M', 'eyes': 'green'},  
  6.     {'born': 1980, 'gender': 'M', 'eyes': 'green'},  
  7.     {'born': 1980, 'gender': 'F', 'eyes': 'blue'},  
  8.     {'born': 1981, 'gender': 'M', 'eyes': 'blue'},  
  9.     {'born': 1981, 'gender': 'F', 'eyes': 'green'},  
  10.     {'born': 1981, 'gender': 'M', 'eyes': 'blue'},  
  11.     {'born': 1981, 'gender': 'F', 'eyes': 'blue'},  
  12.     {'born': 1981, 'gender': 'M', 'eyes': 'green'},  
  13.     {'born': 1981, 'gender': 'F', 'eyes': 'blue'}  
  14. ] 

如果你想计算有多少人出生在born性别的gender使用eyes眼睛，你可以很容易地计算出这些信息：

  1. counter = Dict()  
  2. for row in data:  
  3.     born = row['born']  
  4.     gender = row['gender']  
  5.     eyes = row['eyes']  
  6.     counter[born][gender][eyes] += 1 print(counter)  
  7. # 结果：{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：

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

addict 的更新方式如下，它会递归并实际更新嵌套的字典：

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

9.Addict 是怎么来的？

这个模块完全是从用Python创建Elasticsearch查询的繁琐过程中发展而来的。每当你发现自己在写了很复杂的字典逻辑时，只要记住你没有必要这样做，使用 Addict 就行。

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注我们！

原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/UhiQ9GB3k0SN_tvkd6YbGA

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