Python黑魔法库安装及操作字典示例详解

目录
  • 1. 安装方法
  • 2. 简单示例
  • 3. 兼容字典的所有操作
  • 4. 设置返回默认值
  • 5. 工厂函数自动创建key
  • 6. 序列化的支持
  • 7. 说说局限性

本篇文章收录于《Python黑魔法手册》v3.0 第七章,手册完整版在线阅读地址:Python黑魔法手册 3.0 文档

字典是 Python 中基础的数据结构之一,字典的使用,可以说是非常的简单粗暴,但即便是这样一个与世无争的数据结构,仍然有很多人 “用不惯它” 。

也许你并不觉得,但我相信,你看了这篇文章后,一定会和我一样,对原生字典开始有了偏见。

我举个简单的例子吧

当你想访问字典中的某个 key 时,你需要使用字典特定的访问方式,而这种方式需要你键入 一对中括号 还有 一对引号

>>> profile = dict(name="iswbm")
>>> profile
{'name': 'iswbm'}
>>> profile["name"]
'iswbm'

是不是开始觉得忍无可忍了?

如果可以像调用对象属性一样使用 . 去访问 key 就好了,可以省去很多多余的键盘击入,就像这样子

>>> profile.name
'iswbm'

是的,今天这篇文章就是跟大家分享一种可以直接使用 . 访问和操作字典的一个黑魔法库 – munch

1. 安装方法

使用如下命令进行安装

$ python -m pip install munch

2. 简单示例

munch 有一个 Munch 类,它继承自原生字典,使用 isinstance 可以验证

>>> from munch import Munch
>>> profile = Munch()
>>> isinstance(profile, dict)
True
>>>

并实现了点式赋值与访问,profile.nameprofile['name'] 是等价的

>>> profile.name = "iswbm"
>>> profile.age = 18
>>> profile
Munch({'name': 'iswbm', 'age': 18})
>>>
>>> profile.name
'iswbm'
>>> profile["name"]
'iswbm'

3. 兼容字典的所有操作

本身 Munch 继承自 dict,dict 的操作也同样适用于 Munch 对象,不妨再来验证下

首先是:增删改查

# 新增元素
>>> profile["gender"] = "male"
>>> profile
Munch({'name': 'iswbm', 'age': 18, 'gender': 'male'})

# 修改元素
>>> profile["gender"] = "female"
>>> profile
Munch({'name': 'iswbm', 'age': 18, 'gender': 'female'})

# 删除元素
>>> profile.pop("gender")
'female'
>>> profile
Munch({'name': 'iswbm', 'age': 18})
>>>
>>> del profile["age"]
>>> profile
Munch({'name': 'iswbm'})

再者是:一些常用方法

>>> profile.keys()
dict_keys(['name'])
>>>
>>> profile.values()
dict_values(['iswbm'])
>>>
>>> profile.get('name')
'iswbm'
>>> profile.setdefault('gender', 'male')
'male'
>>> profile
Munch({'name': 'iswbm', 'gender': 'male'})

4. 设置返回默认值

当访问一个字典中不存在的 key 时,会报 KeyError 的错误

>>> profile = {}
>>> profile["name"]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'name'

对于这种情况,通常我们会使用 get 来规避

>>> profile = {}
>>> profile.get("name", "undefined")
'undefined'

当然你在 munch 中仍然可以这么用,不过还有一种更好的方法:使用 DefaultMunch,它会在你访问不存在的 key 时,给你返回一个设定好的默认值

>>> from munch import DefaultMunch
>>> profile = DefaultMunch("undefined", {"name": "iswbm"})
>>> profile
DefaultMunch('undefined', {'name': 'iswbm'})
>>> profile.age
'undefined'
>>> profile
DefaultMunch('undefined', {'name': 'iswbm'})

5. 工厂函数自动创建key

上面使用 DefaultMunch 仅当你访问不存在的 key 是返回一个默认值,但这个行为并不会修改原 munch 对象的任何内容。

若你想访问不存在的 key 时,自动触发给原 munch 中新增你想要访问的 key ,并为其设置一个默认值,可以试一下 DefaultFactoryMunch 传入一个工厂函数。

>>> from munch import DefaultFactoryMunch
>>> profile = DefaultFactoryMunch(list, name='iswbm')
>>> profile
DefaultFactoryMunch(list, {'name': 'iswbm'})
>>>
>>> profile.brothers
[]
>>> profile
DefaultFactoryMunch(list, {'name': 'iswbm', 'brothers': []})

6. 序列化的支持

Munch 支持序列化为 JSON 或者 YAML 格式的字符串对象

转换成 JSON

>>> from munch import Munch
>>> munch_obj = Munch(foo=Munch(lol=True), bar=100, msg='hello')
>>>
>>> import json
>>> json.dumps(munch_obj)
'{"foo": {"lol": true}, "bar": 100, "msg": "hello"}'

转换成 YAML

>>> from munch import Munch
>>> munch_obj = Munch(foo=Munch(lol=True), bar=100, msg='hello')
>>> import yaml
>>> yaml.dump(munch_obj)
'!munch.Munch\nbar: 100\nfoo: !munch.Munch\n  lol: true\nmsg: hello\n'
>>>
>>> print(yaml.dump(munch_obj))
!munch.Munch
bar: 100
foo: !munch.Munch
  lol: true
msg: hello

>>>

建议使用 safe_dump 去掉 !munch.Munch

>>> dict_obj = {"1.2": "hello"}
>>> dict_obj["1.2"]
'hello'

7. 说说局限性

以上就是关于 munch 的使用全解,munch 的进一步封装使得数据的访问及操作更得更加 Pythonic ,替换原生字典在大部分场景下都不会有太大问题。

但同时也不得不承认,munch 在一些场景下无法达到原生字典的效果,比如我想字典里的 key 为 "1.2" 的时候,原生字典能很好的表示它。

>>> dict_obj = {"1.2": "hello"}
>>> dict_obj["1.2"]
'hello'

切换到 munch ,你会发现无法在初始化 munch 对象的时候,传入 1.2 的 key

>>> from munch import Munch
>>> dict_obj = Munch(1.2="hello")
  File "<stdin>", line 1
    dict_obj = Munch(1.2="hello")
                     ^
SyntaxError: expression cannot contain assignment, perhaps you meant "=="?

就算你用原生的字典的方式添加了这个 key-value,也根本无法使用 . 的方式取到 1.2 对应的 value。

>>> from munch import Munch
>>> dict_obj = Munch()
>>> dict_obj["1.2"]="hello"
>>> dict_obj
Munch({'1.2': 'hello'})
>>> dict_obj.1.2
  File "<stdin>", line 1
    dict_obj.1.2
            ^
SyntaxError: invalid syntax

也正是因为这样,原生字典至今还是不可替代的存在。

以上就今天跟大家分享的内容,这篇文章是《Python黑魔法手册》 v3.0 版的最后一篇文章,目前 PDF 已经制作完成。

这本手册目前已经发布到了 Github,点击这个链接即可下载:Release v3.0 · iswbm/magic-python

以上就是Python黑魔法库安装及操作字典示例详解的详细内容,更多关于黑魔法库安装及操作的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Python字典及字典基本操作方法详解

    本文实例讲述了Python字典及字典基本操作方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 字典是一种通过名字或者关键字引用的得数据结构,其键可以是数字.字符串.元组,这种结构类型也称之为映射.字典类型是Python中唯一內建的映射类型,基本的操作包括如下: (1)len():返回字典中键-值对的数量: (2)d[k]:返回关键字对于的值: (3)d[k]=v:将值关联到键值k上: (4)del d[k]:删除键值为k的项: (5)key in d:键值key是否在d中,是返回True,否则返回Fals

  • Python创建字典的八种方式

    1.创建空字典 >>> dic = {} >>> type(dic) <type 'dict'> 2.直接赋值创建 >>> dic = {'spam':1, 'egg':2, 'bar':3} >>> dic {'bar': 3, 'egg': 2, 'spam': 1} 3.通过关键字dict和关键字参数创建 >>> dic = dict(spam = 1, egg = 2, bar =3) >&

  • python 字典套字典或列表的示例

    文件f1 A 1 a A 1 b A 2 C B 2 a B 2 b 生成如下字典: tdict={'A':{1:['a','b'], 2:['C']}, 'B':{2:['a','b']} } In [22]: tdict={} In [23]: f=open('f1') In [24]: while True: ...: line=f.readline().strip() ...: if not line: ...: break ...: pos1=line.split()[0] ...:

  • 11个Python3字典内置方法大全与示例汇总

    概述 在绝大部分的开发语言中与实际开发过程中,Dictionary扮演着举足轻重的角色.从我们的数据模型到服务器返回的参数到数据库的应用等等,Dictionary的身影无处不在. 在Python中,Dictionary是一种可变的容器类型.所谓容器类型,就是我们放置数据的地方.不同于List的有序.操作时对数据类型统一性的要求较严格,Dictionary是一种可变的.不限存储对象.无序的数据模型. 字典有着类似列表的高灵活度的特点,而与列表通过偏移索引的存取元素的方式不同,字典是通过无序的键来存

  • Python里字典的基本用法(包括嵌套字典)

    Python字典的基本用法 创建字典: myDict1 = { '薛之谦':'我叫薛之谦', '吴青峰':'我叫吴青峰', '李宇春':'我叫李宇春', '花花':'我叫花花', '赵雷':'我叫赵雷' } emptyDict = {} myDict2 = dict(薛之谦 = '我叫薛之谦',吴青峰 = '我叫吴青峰') myDict3 = dict((('薛之谦','我叫薛之谦'),('吴青峰','我叫吴青峰'))) print(myDict1 ,'\n', myDict2 ,'\n', m

  • Python黑魔法库安装及操作字典示例详解

    目录 1. 安装方法 2. 简单示例 3. 兼容字典的所有操作 4. 设置返回默认值 5. 工厂函数自动创建key 6. 序列化的支持 7. 说说局限性 本篇文章收录于<Python黑魔法手册>v3.0 第七章,手册完整版在线阅读地址:Python黑魔法手册 3.0 文档 字典是 Python 中基础的数据结构之一,字典的使用,可以说是非常的简单粗暴,但即便是这样一个与世无争的数据结构,仍然有很多人 "用不惯它" . 也许你并不觉得,但我相信,你看了这篇文章后,一定会和我一

  • Python标准库中的logging用法示例详解

    目录 1.logging的介绍 2.简单用法示例 3.日志级别 4.打印格式的各个参数 5.日志输出到指定文件 6.日志回滚(按照文件大小滚动) 7.日志回滚(按照时间滚动) 1.logging的介绍 logging是Python标准库中记录常用的记录日志库,通过logging模块存储各种格式的日志,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级.日志保存路径.日志文件回滚等. 2.简单用法示例 首先创建一个logger.py的文件,其里面的代码如下所示: import logging # 1.创

  • Python中字典常用操作的示例详解

    目录 前言 初始化 合并字典 字典推导式 Collections 标准库 字典转 JSON 字典转 Pandas 前言 字典是Python必用且常用的数据结构,本文梳理常用的字典操作,看这个就够了,涉及: 初始化 合并字典 字典推导式 Collections 标准库 字典转JSON 字典转Pandas 初始化 # 最常用这种 my_object = { "a": 5, "b": 6 } # 如果你不喜欢写大括号和双引号: my_object = dict(a=5,

  • Python使用Crypto库实现加密解密的示例详解

    目录 一:crypto库安装 二:python使用crypto 1:crypto的加密解密组件des.py 2:crypto组件使用 知识补充 一:crypto库安装 pycrypto,pycryptodome是crypto第三方库,pycrypto已经停止更新三年了,所以不建议安装这个库:pycryptodome是pycrypto的延伸版本,用法和pycrypto 是一模一样的:所以只需要安装pycryptodome就可以了 pip install pycryptodome 二:python使

  • Python常见文件操作的示例详解

    目录 从文件中读取数据 为什么要提供文件路径 逐行读取 创建一个包含文件各行内容的列表 使用文件中的内容 包含千位以上的大型文件 圆周率中包含你的生日吗 写入文件 附加到文件 从文件中读取数据 1:读取整个文件 首先创建一个文件,它包含一些文本信息,注意:如果该文件为.py文件,则再进行操作的时候可以不写路径,如果不是.py文件,则必须标明路径. 现在我们创建一个python文件,名为text.py,给他写入如下文本信息: 下面的程序打开并读取这个文件,再将其内容显示到屏幕上: with ope

  • Python图像处理库PIL的ImageDraw模块介绍详解

    ImageDraw模块提供了图像对象的简单2D绘制.用户可以使用这个模块创建新的图像,注释或润饰已存在图像,为web应用实时产生各种图形. PIL中一个更高级绘图库见The aggdraw Module 一.ImageDraw模块的概念 1.  Coordinates 绘图接口使用和PIL一样的坐标系统,即(0,0)为左上角. 2.  Colours 为了指定颜色,用户可以使用数字或者元组,对应用户使用函数Image.new或者Image.putpixel.对于模式为"1","

  • Python Asyncio库之asyncio.task常用函数详解

    目录 前记 0.基础 1.休眠--asyncio.sleep 2.屏蔽取消--asyncio.shield 3.超时--asyncio.wait_for 4.简单的等待--wait 5.迭代可等待对象的完成--asyncio.as_completed 前记 Asyncio在经过一段时间的发展以及获取Curio等第三方库的经验来提供更多的功能,目前高级功能也基本完善,但是相对于其他语言,Python的Asyncio高级功能还是不够的,但好在Asyncio的低级API也比较完善,开发者可以通过参考A

  • Python Asyncio 库之同步原语常用函数详解

    目录 前记 0.基础 1.Lock 2.Event 4.Condition 5.Semaphore 前记 Asyncio的同步原语可以简化我们编写资源竞争的代码和规避资源竞争导致的Bug的出现. 但是由于协程的特性,在大部分业务代码中并不需要去考虑资源竞争的出现,导致Asyncio同步原语被使用的频率比较低,但是如果想基于Asyncio编写框架则需要学习同步原语的使用. 0.基础 同步原语都是适用于某些条件下对某个资源的争夺,在代码中大部分的资源都是属于一个代码块,而Python对于代码块的管理

  • Python实现监控远程主机实时数据的示例详解

    目录 0 简述 1 程序说明文档 1.1 服务端 1.2 客户端 2 代码 0 简述 实时监控应用程序,使用Python的Socket库和相应的第三方库来监控远程主机的实时数据,比如CPU使用率.内存使用率.网络带宽等信息.可以允许多个用户同时访问服务端.注:部分指令响应较慢,请耐心等待. 1 程序说明文档 1.1 服务端 本程序为一个基于TCP协议的服务端程序,可以接收客户端发送的指令并执行相应的操作,最终将操作结果返回给客户端.程序运行在localhost(即本机)的8888端口. 主要功能

  • Python图像处理库PIL的ImageGrab模块介绍详解

    ImageGrab模块用于将当前屏幕的内容或者剪贴板上的内容拷贝到PIL图像内存. 当前版本只支持windows系统. 一.ImageGrab模块的函数 1.  Grab 定义:ImageGrab.grab()⇒ image ImageGrab.grab(bbox) ⇒ image 含义:(New in 1.1.3)抓取当前屏幕的快照,返回一个模式为"RGB"的图像.参数边界框用于限制只拷贝当前屏幕的一部分区域. 例子: >>> from PIL importImag

随机推荐