Fatal编程技术网
  • python/
  • 向Python字典键添加前缀的最有效方法

向Python字典键添加前缀的最有效方法

python performance dictionary

向Python字典键添加前缀的最有效方法,python,performance,dictionary,Python,Performance,Dictionary,因此，我发现自己需要在Python字典中添加前缀 基本上，我希望这个字典的用户能够在实例化字典时添加前缀，在这种情况下，字典保留前缀，每次添加一个新键时，它都会在前缀前面加上前缀。但是，如果由于某种原因没有提供或更改前缀，我还希望对字典进行修改，这意味着旧字典键需要在保留各自值的同时将前缀预先添加到它们 用例： 基本上，我正在完成本系列的最后一个API。 我构建api的理念是每个调用都需要使用特定的参数， 比如： 不幸的是，最后两个API更难以这种方式实现，因为它们利用了Amazon引入的名为数

因此，我发现自己需要在Python字典中添加前缀

基本上，我希望这个字典的用户能够在实例化字典时添加前缀，在这种情况下，字典保留前缀，每次添加一个新键时，它都会在前缀前面加上前缀。但是，如果由于某种原因没有提供或更改前缀，我还希望对字典进行修改，这意味着旧字典键需要在保留各自值的同时将前缀预先添加到它们

用例：

基本上，我正在完成本系列的最后一个API。 我构建api的理念是每个调用都需要使用特定的参数， 比如：

不幸的是，最后两个API更难以这种方式实现，因为它们利用了Amazon引入的名为
数据类型的新“功能”

这些“
数据类型
”是嵌套结构。
例如：

我想从
InboundShipmentAPI
调用
CreateInboundShipping
操作

该操作采用以下参数：


ShipmentId - String
InboundShipmentHeader - InboundShipmentHeader datatype
InboundShipmentItems - A list of InboundShipmentItem datatypes


发生此问题的原因是InboundShipmentHeader是一个以另一个数据类型为参数的数据类型。
最终，亚马逊希望实现以下目标：


ShipmentId=102038383
InboundShipmentHeader.ShipmentName': 'somevalue',
InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.Name': 'somevalue',
InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.AddressLine1': 'somevalue',
InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.City': 'somevalue',
InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.StateOrProvinceCode': 'somevalue',
InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.PostalCode': 'somevalue',
InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.CountryCode': 'somevalue',
InboundShipmentHeader.DestinationFulfillmentCenterId': 'somevalue',
InboundShipmentHeader.ShipmentStatus': 'somevalue',
InboundShipmentHeader.LabelPrepPreference': 'somevalue',
InboundShipmentItems.member.1.QuantityShipped': 'somevalue',
InboundShipmentItems.member.2.QuantityShipped': 'somevalue',
InboundShipmentItems.member.1.SellerSKU': 'somevalue',
InboundShipmentItems.member.2.SellerSKU': 'somevalue',
InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.AddressLine2': 'somevalue',
InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.DistrictOrCounty': 'somevalue',


所以我想让某人打这个电话变得简单，而不必担心每个参数的名称。
我的解决方案是创建一个基本数据类型类，然后创建单独的数据类型
作为班级

这就是我到目前为止所做的：


class AmazonDataType(dict):
    """
    Base for all Amazon datatypes.
    """

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self._prefix = kwargs.pop('prefix', '')
        self.update(*args, **kwargs)

    @property
    def prefix(self):
        return self._prefix

    @prefix.setter
    def prefix(self, value):
        self._prefix = value
        newdict = {'%s.%s' % (value, key): dictvalue for key, dictvalue in self.iteritems()}
        self.clear()
        dict.update(self, newdict)

    def __setitem__(self, key, value):
        try:
            original_key = self.fields[key]
        except KeyError, e:
            raise e
        if isinstance(value, AmazonDataType):
            value.prefix = original_key
            dict.update(self, value)
        else:
            newkey = self.prefix + original_key if self.prefix else original_key
            dict.__setitem__(self, newkey, value)

    def update(self, *args, **kwargs):
        """
        Props to Matt Anderson (http://stackoverflow.com/a/2390997/389453)
        """
        for k, v in dict(*args, **kwargs).iteritems():
            self[k] = v


class InboundShipmentHeader(AmazonDataType):
    fields = {
        'name': 'ShipmentName',
        'address': 'ShipFromAddress',
        'fulfillment_center_id': 'DestinationFulfillmentCenterId',
        'label_preference': 'LabelPrepPreference',
        'cases_required': 'AreCasesRequired',
        'shipment_status': 'ShipmentStatus',
    }


那就不做了


somedict = {
    'InboundShipmentHeader.ShipmentName': 'somevalue',
    'InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.Name': 'somevalue',
    'InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.AddressLine1': 'somevalue',
    'InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.City': 'somevalue',
    'InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.StateOrProvinceCode': 'somevalue',
    'InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.PostalCode': 'somevalue',
    'InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.CountryCode': 'somevalue',
    'InboundShipmentHeader.DestinationFulfillmentCenterId': 'somevalue',
    'InboundShipmentHeader.ShipmentStatus': 'somevalue',
    'InboundShipmentHeader.LabelPrepPreference': 'somevalue',
}

call_amazon(somedict)


我想通过这样的考试


ShipmentHeader = InboundShipmentHeader()
ShipmentHeader['name'] = 'somevalue'
ShipmentHeader['address'] = address_datatype_instance
ShipmentHeader['fulfillment_center_id'] = 'somevalue'
ShipmentHeader['label_preference'] = 'somevalue'
ShipmentHeader['cases_required'] = 'somevalue'
ShipmentHeader['shipment_status'] = 'somevalue'

call_amazon(ShipmentHeader, otherparams)


在后台，
call\u amazon
方法执行以下操作：


ShipmentHeader.prefix = InboundShipmentHeader



您可以将
dict
子类化并添加一个方法（我不确定该如何称呼它，所以让我们假设
dict
）：

现在，界面更具python风格：


class InboundShipmentHeader(AmazonDataType):
    fields = {
        'name': 'ShipmentName',
        'address': 'ShipFromAddress',
        'fulfillment_center_id': 'DestinationFulfillmentCenterId',
        'label_preference': 'LabelPrepPreference',
        'cases_required': 'AreCasesRequired',
        'shipment_status': 'ShipmentStatus',
    }

class Address(AmazonDataType):
    fields = {
        'name': 'Name',
        'address': 'AddressLine1',
        'city': 'City'
    }

address = Address(prefix='ShipFromAddress')
address.name = 'Foo'

header = InboundShipmentHeader()
header.name = 'somevalue'
header.address = address
header.fulfillment_center_id = 'somevalue'
header.label_preference = 'somevalue'
header.cases_required = 'somevalue'
header.shipment_status = 'somevalue'



header.dict（）的输出是：


{'InboundShipmentHeader.AreCasesRequired': 'somevalue',
 'InboundShipmentHeader.DestinationFulfillmentCenterId': 'somevalue',
 'InboundShipmentHeader.LabelPrepPreference': 'somevalue',
 'InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.Name': 'Foo',
 'InboundShipmentHeader.ShipmentName': 'somevalue',
 'InboundShipmentHeader.ShipmentStatus': 'somevalue'}



从外观上看，您在抽象类中需要的翻译比在字典键前面加前缀要复杂一些

我可能会将转换逻辑封装在一个基类中，并为每种类型创建子类，如下所示


class AmazonDict(dict):
    translation_dict = {}

    def __init__(self, prefix):
        self.prefix = prefix

    def translate(self):
        result = {}
        for k, v in self.iteritems():
            if k not in self.translation_dict:
                continue
            if isinstance(v, AmazonDict):
                for sk, sv in v.translate().iteritems():
                    sk = '%s.%s' % (self.prefix, sk)
                    result[sk] = sv
            else:
                k = '%s.%s' % (self.prefix, self.translation_dict[k])
                result[k] = v
        return result


class ShipmentAddress(AmazonDict):
    translation_dict = {'name': 'Name',
                        'line1': 'AddressLine1'}


class ShipmentHeader(AmazonDict):
    translation_dict = {'name': 'ShipmentName',
                        'address': 'ShipFromAddress'}


address = ShipmentAddress('ShipFromAddress')
address['name'] = 'Fred Bloggs'
address['line1'] = '123 High Street'

header = ShipmentHeader('InboundShipmentHeader')
header['name'] = 'Something'
header['address'] = address

pprint.pprint(header.translate())


…它还处理子对象的递归，并输出


{'InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.AddressLine1': '123 High Street',
 'InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.Name': 'Fred Bloggs',
 'InboundShipmentHeader.ShipmentName': 'Something'}



…假设这是Amazon所期望的格式。
在添加新前缀之前，您不也需要删除旧前缀吗？在前缀的setter中，我正在清除字典，并用新值替换_prefix的值。但是，您的字典键将同时包含旧前缀和新前缀。刚刚用完好奇，你为什么要这么做？@interjay我明白你的意思：（，我想现在可以忽略这一点。

class AmazonDict(dict):
    translation_dict = {}

    def __init__(self, prefix):
        self.prefix = prefix

    def translate(self):
        result = {}
        for k, v in self.iteritems():
            if k not in self.translation_dict:
                continue
            if isinstance(v, AmazonDict):
                for sk, sv in v.translate().iteritems():
                    sk = '%s.%s' % (self.prefix, sk)
                    result[sk] = sv
            else:
                k = '%s.%s' % (self.prefix, self.translation_dict[k])
                result[k] = v
        return result


class ShipmentAddress(AmazonDict):
    translation_dict = {'name': 'Name',
                        'line1': 'AddressLine1'}


class ShipmentHeader(AmazonDict):
    translation_dict = {'name': 'ShipmentName',
                        'address': 'ShipFromAddress'}


address = ShipmentAddress('ShipFromAddress')
address['name'] = 'Fred Bloggs'
address['line1'] = '123 High Street'

header = ShipmentHeader('InboundShipmentHeader')
header['name'] = 'Something'
header['address'] = address

pprint.pprint(header.translate())



{'InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.AddressLine1': '123 High Street',
 'InboundShipmentHeader.ShipFromAddress.Name': 'Fred Bloggs',
 'InboundShipmentHeader.ShipmentName': 'Something'}