python中具有可变参数的函数分派

我有许多以下类型的记录，它们的属性值是字符串

{
  "City": "Pune",
  "Temperature": "32",
  "Unit": "C",
  "Date": "22-11-2012"
}

以及定义数据类型和其他属性属性的关联记录描述符

{
  "City": {
    "datatype": "string"
  },
  "Temperature": {
    "datatype": "double"
  },
  "Unit": {
    "datatype": "string"
  },
  "Date": {
    "datatype": "datetime",
    "dateformat": "%d-%m-%Y",
    "timezone": "UTC"
  }
}

我需要将记录属性值从string转换为记录描述符中提到的适当数据类型

我有一本函数分派词典

{
   "int" : string_to_int,
   "double": string_to_double,
   "bool": string_to_bool,
   "datetime": string_to_datetime
}

def string_to_int(value):
    <<convert to integer>>

def string_to_double(value):
    <<convert to double>>

def string_to_bool(value):
    <<convert to bool>>

def string_to_datetime(value, date_format, time_zone):
    <<convert to datetime>>

{
“int”：字符串_到_int，
“double”：从字符串到双字符串，
“bool”：字符串到bool，
“datetime”：字符串\u到\u datetime
}
def字符串_到_int（值）：
def字符串_到_双精度（值）：
def字符串_到_bool（值）：
定义字符串到日期时间（值、日期格式、时区）：

---

通过循环遍历每个属性，我如何在python中执行函数分派以将属性值转换为适当的数据类型？在循环中不使用任何if..else逻辑的情况下为datatime转换传递附加参数的正确方法是什么？

要回答您的特定问题，如果您将类型名称修改为函数映射以存储函数本身，而不是函数名：

type_to_function_map = {
   "int" : string_to_int,
   "double": string_to_double,
   "bool": string_to_bool,
   "datetime": string_to_datetime
}

您还可以将诸如

string\u datetime

之类的函数的附加参数更改为关键字参数：

def string_to_datetime(value, date_format=None, time_zone=None):
    pass

您可以轻松编写如下函数：

def load(payload, schema)
    output = {}
    for k, v in payload.items():
        field_info = schema[k].copy()
        output[k] = type_to_function_map[field_info.pop("datatype")](v, **field_info)

    return output

但话虽如此，还是有很多库可以做你想做得更好的事情。我个人最喜欢的是：

然后您可以这样使用：

MySchema().loads(data)

---

要回答您的特定问题，如果您将类型名称修改为函数映射以存储函数本身，而不是函数名称：

type_to_function_map = {
   "int" : string_to_int,
   "double": string_to_double,
   "bool": string_to_bool,
   "datetime": string_to_datetime
}

您还可以将诸如

string\u datetime

之类的函数的附加参数更改为关键字参数：

def string_to_datetime(value, date_format=None, time_zone=None):
    pass

您可以轻松编写如下函数：

def load(payload, schema)
    output = {}
    for k, v in payload.items():
        field_info = schema[k].copy()
        output[k] = type_to_function_map[field_info.pop("datatype")](v, **field_info)

    return output

但话虽如此，还是有很多库可以做你想做得更好的事情。我个人最喜欢的是：

然后您可以这样使用：

MySchema().loads(data)

---

你愿意使用像棉花糖这样的图书馆来解决这个问题吗？--你试过什么？您需要展示一些研究成果。至少，在dispatch dictionary中存储每个转换器函数的引用，而不是其名称<代码>{“int”：string_to_int，“double”：string_to_double，…}@chepner很抱歉，我在输入时犯了一个错误这似乎不是实际参数分派的好例子，因为您希望在返回类型上分派，而Python（可选）的静态键入系统不支持这一点（实际上很少有语言支持）。此外，在您的情况下，参数分派是一种过分的做法：您已经在不同的数据字段及其类型之间建立了一个定义良好的映射。您是否愿意使用像marshmallow这样的库来解决这个问题？--你试过什么？您需要展示一些研究成果。至少，在dispatch dictionary中存储每个转换器函数的引用，而不是其名称<代码>{“int”：string_to_int，“double”：string_to_double，…}@chepner很抱歉，我在输入时犯了一个错误这似乎不是实际参数分派的好例子，因为您希望在返回类型上分派，而Python（可选）的静态键入系统不支持这一点（实际上很少有语言支持）。此外，在您的例子中，参数分派是一种过分的做法：您已经在不同的数据字段及其类型之间有了一个定义良好的映射。