Python:使用“点符号”访问YAML值

时间:2016-09-13 06:57:12

标签: python python-3.x yaml

我正在使用YAML配置文件。所以这是在Python中加载我的配置的代码:

import os
import yaml
with open('./config.yml') as file:
    config = yaml.safe_load(file)

此代码实际上创建了一个字典。现在的问题是,为了访问值,我需要使用大量的括号。

YAML:

mysql:
    user:
        pass: secret

的Python:

import os
import yaml
with open('./config.yml') as file:
    config = yaml.safe_load(file)
print(config['mysql']['user']['pass']) # <--

我更喜欢那样的(点符号):

config('mysql.user.pass')

所以,我的想法是利用PyStache render()接口。

import os
import yaml
with open('./config.yml') as file:
    config = yaml.safe_load(file)

import pystache
def get_config_value( yml_path, config ):
    return pystache.render('{{' + yml_path + '}}', config)

get_config_value('mysql.user.pass', config)

这会是一个“好”的解决方案吗?如果没有,那么什么是更好的选择呢?

其他问题[已解决]

我决定使用IljaEverilä的解决方案。但现在我还有一个问题:你如何在DotConf周围创建一个包装器Config类?

以下代码不起作用,但我希望您能了解我正在尝试做的事情:

class Config( DotDict ):
    def __init__( self ):
        with open('./config.yml') as file:
            DotDict.__init__(yaml.safe_load(file))

config = Config()
print(config.django.admin.user)

错误:

AttributeError: 'super' object has no attribute '__getattr__'

解决方案

您只需要将self传递给超类的构造函数。

DotDict.__init__(self, yaml.safe_load(file))

更好的解决方案(IljaEverilä)

super().__init__(yaml.safe_load(file))

6 个答案:

答案 0 :(得分:14)

简单

您可以使用reduce从配置中提取值:

In [41]: config = {'asdf': {'asdf': {'qwer': 1}}}

In [42]: from functools import reduce
    ...: 
    ...: def get_config_value(key, cfg):
    ...:     return reduce(lambda c, k: c[k], key.split('.'), cfg)
    ...: 

In [43]: get_config_value('asdf.asdf.qwer', config)
Out[43]: 1

如果你的YAML使用非常有限的语言子集,这个解决方案很容易维护并且很少有新的边缘情况。

正确

使用正确的YAML解析器和工具,例如this answer

The Convoluted

在较轻松的注释上(不要太认真),您可以创建一个允许使用属性访问的包装器:

In [47]: class DotConfig:
    ...:     
    ...:     def __init__(self, cfg):
    ...:         self._cfg = cfg
    ...:     def __getattr__(self, k):
    ...:         v = self._cfg[k]
    ...:         if isinstance(v, dict):
    ...:             return DotConfig(v)
    ...:         return v
    ...:     

In [48]: DotConfig(config).asdf.asdf.qwer
Out[48]: 1

请注意,关键字失败,例如“as”,“pass”,“if”等。

最后,你可能会变得非常疯狂(阅读:可能不是一个好主意)并自定义dict以处理虚线字符串和元组键作为一种特殊情况,具有属性访问混合中抛出的项目(使用它限制):

In [58]: class DotDict(dict):
    ...:     
    ...:     # update, __setitem__ etc. omitted, but required if
    ...:     # one tries to set items using dot notation. Essentially
    ...:     # this is a read-only view.
    ...:
    ...:     def __getattr__(self, k):
    ...:         try:
    ...:             v = self[k]
    ...:         except KeyError:
    ...:             return super().__getattr__(k)
    ...:         if isinstance(v, dict):
    ...:             return DotDict(v)
    ...:         return v
    ...:
    ...:     def __getitem__(self, k):
    ...:         if isinstance(k, str) and '.' in k:
    ...:             k = k.split('.')
    ...:         if isinstance(k, (list, tuple)):
    ...:             return reduce(lambda d, kk: d[kk], k, self)
    ...:         return super().__getitem__(k)
    ...:
    ...:     def get(self, k, default=None):
    ...:         if isinstance(k, str) and '.' in k:
    ...:             try:
    ...:                 return self[k]
    ...:             except KeyError:
    ...:                 return default
    ...:         return super().get(k, default=default)
    ...:     

In [59]: dotconf = DotDict(config)

In [60]: dotconf['asdf.asdf.qwer']
Out[60]: 1

In [61]: dotconf['asdf', 'asdf', 'qwer']
Out[61]: 1

In [62]: dotconf.asdf.asdf.qwer
Out[62]: 1

In [63]: dotconf.get('asdf.asdf.qwer')
Out[63]: 1

In [64]: dotconf.get('asdf.asdf.asdf')

In [65]: dotconf.get('asdf.asdf.asdf', 'Nope')
Out[65]: 'Nope'

答案 1 :(得分:2)

一方面,您的示例使用get_config_value('mysql.user.pass', config)采用正确的方法,而不是使用属性解决虚线访问。我不确定 如果你故意意识到你并没有尝试做更直观的事情:

print(config.mysql.user.pass)

,即使在重载__getattr__时也无法开始工作,因为pass是Python语言元素。

但是,您的示例仅描述了非常有限的YAML文件子集,因为它不涉及任何序列集合,也不涉及任何复杂的键。

如果你想要涵盖的不仅仅是微小的子集,例如扩展ruamel.yaml:¹

的强大的往返能力对象
def mapping_string_access(self, s, delimiter=None, key_delim=None):
    def p(v):
        try:
            v = int(v)
        except:
            pass
        return v
       # possible extend for primitives like float, datetime, booleans, etc.

    if delimiter is None:
        delimiter = '.'
    if key_delim is None:
        key_delim = ','
    try:
        key, rest = s.split(delimiter, 1)
    except ValueError:
        key, rest = s, None
    if key_delim in key:
        key = tuple((p(key) for key in key.split(key_delim)))
    else:
        key = p(key)
    if rest is None:
        return self[key]
    return self[key].string_access(rest, delimiter, key_delim)

ruamel.yaml.comments.CommentedMap.string_access = mapping_string_access


def sequence_string_access(self, s, delimiter=None, key_delim=None):
    if delimiter is None:
        delimiter = '.'
    try:
        key, rest = s.split(delimiter, 1)
    except ValueError:
        key, rest = s, None
    key = int(key)
    if rest is None:
        return self[key]
    return self[key].string_access(rest, delimiter, key_delim)

ruamel.yaml.comments.CommentedSeq.string_access = sequence_string_access

设置完成后,您可以执行以下操作:

yaml_str = """\
mysql:
    user:
        pass: secret
    list: [a: 1, b: 2, c: 3]
    [2016, 9, 14]: some date
    42: some answer
"""

config = ruamel.yaml.round_trip_load(yaml_str)

def get_config_value(path, data, **kw):
    return data.string_access(path, **kw)

print(get_config_value('mysql.user.pass', config))
print(get_config_value('mysql:user:pass', config, delimiter=":"))
print(get_config_value('mysql.list.1.b', config))
print(get_config_value('mysql.2016,9,14', config))
print(config.string_access('mysql.42'))

,并提供:

secret
secret
2
some date
some answer

表明,通过更多的预见和非常少的额外工作,您可以灵活地对许多YAML文件进行多点访问,而不仅仅是将字符串标量作为键的递归映射。

  1. 如图所示,您可以直接致电config.string_access( mysql.user.pass ),而不是定义和使用get_config_value()
  2. 这可以使用字符串和整数作为映射键,但可以很容易地扩展为支持其他键类型(布尔值,日期,日期时间)。
  3. ¹这是使用ruamel.yaml YAML 1.2解析器完成的,我是作者。

答案 2 :(得分:1)

前一段时间我遇到了同样的问题并建立了这个吸气剂:

 def get(self, key):
    """Tries to find the configuration value for a given key.
    :param str key: Key in dot-notation (e.g. 'foo.lol').
    :return: The configuration value. None if no value was found.
    """
    try:
        return self.__lookup(self.config, key)
    except KeyError:
        return None

def __lookup(self, dct, key):
    """Checks dct recursive to find the value for key.
    Is used by get() interanlly.
    :param dict dct: The configuration dict.
    :param str key: The key we are looking for.
    :return: The configuration value.
    :raise KeyError: If the given key is not in the configuration dict.
    """
    if '.' in key:
        key, node = key.split('.', 1)
        return self.__lookup(dct[key], node)
    else:
        return dct[key]

getter以递归方式从self.config查找配置值(使用__lookup)。 如果您在调整此案例时遇到问题,请随时寻求进一步的帮助。

答案 3 :(得分:1)

我最终使用了python-box。 该软件包提供了多种读取配置文件的方式(yaml,csv,json等)。 不仅如此,它还允许您直接传递dict或字符串:

from box import Box
import yaml # Only required for different loaders

# Pass dict directly
movie_box = Box({ "Robin Hood: Men in Tights": { "imdb stars": 6.7, "length": 104 } })

# Load from yaml file
# Here it is also possible to use PyYAML arguments, 
# for example to specify different loaders e.g. SafeLoader or FullLoader
conf = Box.from_yaml(filename="./config.yaml", Loader=yaml.FullLoader) 

conf.mysql.user.pass

Wiki中提供了更多示例。

答案 4 :(得分:0)

这是一个很老的问题,但是我来这里是为了寻找答案,但是正在寻找更简单的解决方案。最后,使用easydict库提出了自己的解决方案;使用pip install easydict

安装
  def yaml_load(fileName):
    import yaml
    from easydict import EasyDict as edict
    fc = None
    with open(fileName, 'r') as f:
      fc = edict(yaml.load(f))
      ## or use safe_load
      ## fc = edict(yaml.safe_load(f))

    return fc

现在,只需使用有效的yaml_load调用yaml filename

config = yaml_load('./config.yml')

## assuming: config["mysql"]["user"]["pass"] is a valid key in config.yml
print("{}".format(config.mysql.user.pass))

答案 5 :(得分:0)

我通常会遵循以下最佳做法:将配置(任何形式,不仅仅是yaml)转换为内存中对象

通过这种方式,基于文本的配置被1个函数解包,并且文本被丢弃,从而提供了一个漂亮的对象,与使每个函数都可以处理配置。这样,所有功能只能知道一个内部对象接口。如果从配置文件中添加/重命名/删除了任何新参数,则唯一要更改的功能是加载器功能,该功能将配置加载到内存对象中。

下面是我将FloydHub配置yaml文件加载到内存对象中的示例。我觉得这是一个很好的设计模式。

首先定义一个配置代表类,如下所示:

find (\bank -> bank.id == searchId) banks

然后将Yaml 加载到对象中以供进一步使用:

class FloydYamlConfig(object):
class Input:
    def __init__(self, destination, source):
        self.destination = destination
        self.source = source

def __init__(self, floyd_yaml_dict):
    self.machine = floyd_yaml_dict['machine']
    self.env = floyd_yaml_dict['env']
    self.description = floyd_yaml_dict['description']
    self.max_runtime = floyd_yaml_dict['max_runtime']
    self.command = floyd_yaml_dict['command']
    self.input = []
    for input_conf in floyd_yaml_dict['input']:
        input_obj = self.Input(destination=input_conf['destination'], source=input_conf['source'])
        self.input.append(input_obj)

def __str__(self):
    input_str = ''
    for input_obj in self.input:
        input_str += '\ndestination: {}\n source: {}'.format(input_obj.destination, input_obj.source)

    print_str = ('machine: {}\n'
                 'env: {}\n'
                 'input: {}\n'
                 'description: {}\n'
                 'max_runtime: {}\n'
                 'command: {}\n').format(
        self.machine, self.env, input_str, self.description, self.max_runtime, self.command)
    return print_str

样品量

floyd_conf = read_floyd_yaml_config(args.floyd_yaml_path)

def read_floyd_yaml_config(floyd_yaml_path) -> FloydYamlConfig:
    with open(floyd_yaml_path) as f:
        yaml_conf_dict = yaml.safe_load(f)

    floyd_conf = FloydYamlConfig(yaml_conf_dict)
    # print(floyd_conf)
    return floyd_conf