Question

我正在尝试构建一个工具来从文本配置生成数据结构。我使用pyparsing来解析命令......

配置文件：

add Iteration name = "Cisco 10M/half"
    append Observation name = "packet loss"
        assign Observation results_text = 0.0
        assign Observation results_bool = True
        append DataPoint
            assign DataPoint metric = txpackets
            assign DataPoint units = packets

PYPARSING COMMANDS

['add', 'Iteration', ['name', 'Cisco 10M/half']]
['append', 'Observation', ['name', 'packet loss']]
['assign', 'Observation', ['results_text', '0']]
['assign', 'Observation', ['results_bool', 'True']]
['append', 'DataPoint']
['assign', 'DataPoint', ['metric', 'txpackets']]
['assign', 'DataPoint', ['units', 'packets']]

第一列是命令动词，第二列是我已定义的类的名称。

目前，我能够提出的唯一解决方案是构建结果数据结构，如下所示：

if cmd == 'add':
    obj = eval('%s()' % (txtobj))  # Create the TestData object

对于第一个命令，它需要调用Iteration()，这是我导入解析器的类的名称。

有没有办法从文本配置构建类而不诉诸eval()？如果是这样，你会怎么做？

修改

Sven的回答假设我已经创建了类，但动态创建类实际上是问题的一部分。

这就是我如何动态创建一个名为'Child'的新类，假设一个名为Parent的父类已经在我的代码中......

>>> child_name = "Child"
>>> child_parents = (Parent,)
>>> child body = """
def __init__(self, arg1):
    # Initialization for the Child class
    self.foo = do_something(arg1)
"""
>>> child_dict = {}
>>> exec(child_body, globals(), child_dict)
>>> childobj = type(child_name, child_parents, child_dict)
>>> childobj.__name__
'Child'
>>> childobj.__bases__
(<type 'object'>,)
>>> # Instantiating the new Child object...
>>> childinst = childobj()
>>> childinst
<__main__.Child object at 0x1c91710>
>>>

如果我需要动态创建全局或局部变量，我应该避免使用globals()并使用dict() ...

>>> vars = {}
>>> varname = 'foo'
>>> vars[varname] = True
>>>

在评论中，我还问过如何为方法调用生成动态关键字... 如：

eval('log.append(%s._replace(%s = val))' % (objtxt, key)

解决方案是对类实例使用Sven的答案（下面），并在方法args中使用mapping（即dict）...

classes = dict((c.__name__, c) for c in [Iteration,Observation,DataPoint])
# ...
obj = classes[txtobj]()
log.append(obj._replace(**{"%s" % key: val}))

Answer 1

从您的eval()调用来看，您尝试实例化的类看起来就像您当前的全局范围。您可以自己查找它们并创建一个实例：

obj = globals()[txtobj]()

请注意，这将调用由txtobj命名的任何全局对象，因此不应将此用于不受信任的数据。

创建自己允许的类字典可能更好：

classes = dict((c.__name__, c) for c in [Iteration,Observation,DataPoint])
# ...
obj = classes[txtobj]()

从没有eval（）的解析文本生成python数据结构

1 个答案: