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
  1. target: 需要提取的dict、json、list或者其他对象。
  2. 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
  1. 字符串
  2. Path对象
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: {}---
 
 

glom初级教程的更多相关文章

  1. Python图像处理库:Pillow 初级教程

    Python图像处理库:Pillow 初级教程 2014-09-14 翻译 http://pillow.readthedocs.org/en/latest/handbook/tutorial.html ...

  2. shellKali Linux Web 渗透测试— 初级教程(第三课)

    shellKali Linux Web 渗透测试— 初级教程(第三课) 文/玄魂 目录 shellKali Linux Web 渗透测试—初级教程(第三课) 课程目录 通过google hack寻找测 ...

  3. Mac OS X Terminal 101:终端使用初级教程

    Mac OS X Terminal 101:终端使用初级教程 发表于 2012 年 7 月 29 日 由 Renfei Song | 文章目录 1 为什么要使用命令行/如何开启命令行? 2 初识Com ...

  4. Coding 初级教程(二)——上传已有项目

    Coding 初级教程(二)——上传已有项目 [摘要:方针读者 :已具有 Coding.net 的账号. 本文首要先容若何把项目上传到 Coding.net 上. 分两种环境,一种是项目已归入到 gi ...

  5. [初级教程]用SecureCRT+Xming轻松远程实现Linux的X DISPLAY

    [初级教程]用SecureCRT+Xming轻松远程实现Linux的X DISPLAY 发布者:sqqdugdu 时间:10-06 阅读数:2117 测试环境:RHEL 6.1,SecureCRT 5 ...

  6. Window服务初级教程以及log4net配置文件初始化

    Window服务初级教程:http://www.jb51.net/article/48987.htm 另外,配置log4net这个日志功能的时候需要初始化,不然会报没有初始化的错误,而且初始化的节点应 ...

  7. 《自学C语言》初级教程 - 目录

    我现在打算出一个C语言学习教程,目的是为了让初学者能够很容易和更深刻地理解C语言. 你可能有这样的疑问,网上不是有很多的初级教程吗,我需要这个吗?我的回答是:网上的C语言教程讲得不够全面,而且许多的初 ...

  8. Android初级教程理论知识(第三章测试&数据存储&界面展现)

    首先介绍单元测试,我在javaweb部分有详细介绍单元测试框架的一篇文章. 可以先看在javaweb中的单元测试详解篇http://blog.csdn.net/qq_32059827/article/ ...

  9. Apache Solr 初级教程(介绍、安装部署、Java接口、中文分词)

    Python爬虫视频教程零基础小白到scrapy爬虫高手-轻松入门 https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z38n.10677092.0.0.482434a6E ...

随机推荐

  1. 20175211 2018-2019-2 《Java程序设计》第五周学习总结

    目录 教材学习内容总结 第六章 接口与实现 教材学习中的问题和解决过程 代码调试中的问题和解决过程 代码托管 上周考试错题总结 学习进度条 参考资料 教材学习内容总结 第六章 接口与实现 6.1 接口 ...

  2. GBDT总结

    一.简介 gbdt全称梯度下降树,在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一,在前几年深度学习还没有大行其道之前,gbdt在各种竞赛是大放异彩.原因大概有几个,一是效果确实挺不错.二是 ...

  3. vue中使用vue-quill-editor及上传图片到自己服务器

    第一步,下载依赖 cnpm install vue-quill-editor --save 第二步,再main.js里引入组件(我这里是全局注册) // 富文本编辑器 import VueQuillE ...

  4. debian9升级安装到python3.6和pip3.6

    安装步骤 1.添加testing源 vim /etc/apt/sources.list deb http://mirrors.163.com/debian/ testing main 2.更新源 ap ...

  5. XML文件的读取

    <?xml version="1.0" encoding="gbk"?> <!--设置编码格式为gbk--> <!DOCTYPE ...

  6. puppeteer(三)常用API

    1.Puppeteer 简介 Puppeteer 是一个node库,他提供了一组用来操纵Chrome的API, 通俗来说就是一个 headless chrome浏览器 (当然你也可以配置成有UI的,默 ...

  7. [React Native] change port when running react native

    Two ways to do that. First, use this module to do that, https://github.com/ktonon/react-native-port- ...

  8. 【论文速读】Yuliang Liu_2017_Detecting Curve Text in the Wild_New Dataset and New Solution

    Yuliang Liu_2017_Detecting Curve Text in the Wild_New Dataset and New Solution 作者和代码 caffe版代码 关键词 文字 ...

  9. Bioinfo online workshop

    http://icb.med.cornell.edu/index.html%3Fpage_id=2068.html 1. Datacamp https://www.datacamp.com/cours ...

  10. sql server导出数据,远程连接失败,需要设置权限

    在sql  server management中右键当前连接——>方面 在 服务器配置中 将  RemoteAccessEnabled.RemoteDacEnabled设置为TRUE 安全性—— ...