Python 检查dict键以确保所需的键始终存在，并且dict在定义的一组名称之外没有其他键名称

我有一个python的dict，它遵循以下通用格式：

{'field': ['$.name'], 'group': 'name', 'function': 'some_function'}

我想对dict做一些预检查，以确保“field”始终存在，并且除了“group”和“function”之外没有其他键存在，这两个键都是可选的

我知道我可以通过使用一个长而不整洁的if语句来做到这一点，但我想一定有一个更干净的方法

这就是我目前拥有的：

if（（'field'在dict_name和len（dict_name.keys（））==1）或
（“组”在dict_name和len中（dict_name.keys（））==2）或
（“函数”在dict_name和len中（dict_name.keys（））==2）或
（dict_name中的'group'和dict_name和len中的'function'（dict_name.keys（））==3））

本质上，我首先检查“字段”是否存在，因为这是必需的。然后我检查它是否是唯一的键（这很好），或者它是“组”旁边的键而不是其他键，或者是“功能”旁边的键而不是其他键，或者是“组”和“功能”旁边的键而不是其他键

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是否有更整洁的方法检查提供的钥匙只有这3把钥匙，其中两把是可选的？

您可以使用

设置允许的钥匙，并使用内置功能检查dict的钥匙：

allowed_key={'field'，'group'，'function'}
如果d中有“字段”和“全部”（输入d中允许的\u键）：
通过

这实际上相当于
集合的方法：

测试集合中的每个元素是否在其他元素中

因此，通过将dict的键强制转换到一个集合并检查它们是否是允许的键的子集，这可以变得更加紧凑：

allowed_key={'field'，'group'，'function'}
如果d中有“字段”并设置（d）。IsubSet（允许的\u键）：
通过
就我而言，您想检查一下

集合
{'field'}
始终包含在dict键集合中
dict密钥集始终包含在集合
{'field'，'group'，'function'}
所以只需编写代码

required_fields = {'field'}
allowed_fields = required_fields | {'group', 'function'}

d = {'field': 123}  # Set any value here

if required_fields <= d.keys() <= allowed_fields:
    print("Yes!")
else:
    print("No!")

required_fields={'field'}
允许的_字段=必需的_字段|{'group'，'function'}
d={'field'：123}#在此处设置任何值
如果需要，_fields返回一个原始数据支持的
集。您可以利用这一点编写一个非常简洁的测试：

allowed = {'field', 'group', 'function'}

if 'field' in dict_name and dict_name.keys() <= allowed:
    ...

除了可读性之外，在某些情况下使用keys视图时，使用运算符是唯一可能的。例如，以下操作无法运行：

dict_name.keys().issubset(allowed)

但以下方法效果很好：

dict_name.keys() <= allowed

但这可能会将
dict_name.keys（）
包装到一个不必要的
set
对象中。同时,

allowed >= dict_name.keys()

将实际翻转运算符并使用
您还可以使用验证包，如
模式

是的，通过将您的dict转换为：

从输入导入列表，可选
从数据类导入数据类
@数据类
类别MyDataclass：
字段：列表[str]
组：可选[str]=无
函数：可选[str]=None
结果=MyDataclass（[“$.name”]，“name”，“some_函数”）
#或者，相当于：
结果=MyDataclass（字段=[“$.name”]，group=“name”，function=“some_function”）
#使用result.field、result.group、result.function访问

要直接回答您的问题，您可以编写以下内容，当输入字典中缺少字段时，它将引发异常：

dict_name={'field'：['$.name']，'group'：'name'，'function'：'some_function'}
MyDataclass（*dict_名称）

请注意，由于使用了splat操作符，上述操作仅在键为字符串时有效。（
*
）

转换为数据类后，您可以安全地使用它，并确保它具有字段。这不太容易出错，因为它可以防止在代码的不同部分混淆检查缺失参数的dict和未检查的dict。请参阅，以获取从理论角度的完整解释

数据类是Python中的惯用方式，类似于对象（字典）是JavaScript中的惯用方式。此外，如果您使用的IDE支持mypy/pyer/pep484，那么您将获得对象的类型提示由于PEP 484的双向性，这意味着如果您创建了一个缺少字段的dict，并将其传递给一个将其转换为数据类的函数，则类型检查器可能能够检查错误。

您可以使用将数据类转换回dict

另一个选项是namedtuple。
不错！我在解释器中玩了一会儿，得到了
d.keys（）
上
issubset
的属性错误。但我不知道你可以使用显式运算符。感谢你的教育：）联盟可能不会超过三个要素。实际上，3应该是
len（允许）
。这确保了
dict_name.keys（）
不会引入任何新的elements@Kolay.Ne我想你需要像这样用
set
包装
d.keys（）
：
set（d.keys（））
？@CristianGutu这是不必要的，
dict.keys
返回一个类似set的视图对象。@CristianGutu，是的，这就是我的代码以前的样子。请查看我的答案版本的历史，以便更好地了解发生了什么变化，您很可能会理解为什么（更正我以前的评论）@CristianGutu实际上可能有一个很好的理由去做
set（d）
，而不是
d.keys（）
：效率。有了这里代码中的数据，我认为
{'group'：'name'，'function'：'func'}
将根据您的第二行（和第三行）传递
必填字段得到了约400 ns。您是对的，我没有注意到，正如我所知，必须有更好的解决方案DataClass是Python 3.7中的新功能，为任何人wondering@AaronF我们现在无法控制的大多数系统至少都有Python3.6。当您完成开发时，大多数系统可能已经有了Python3.7
dict_name.keys().issubset(allowed)

dict_name.keys() <= allowed

allowed.issuperset(dict_name.keys())

allowed >= dict_name.keys()

from schema import Schema, And

my_schema = Schema({
    'field': And(str, len),
    'group': And(str, len),
    'function': And(str, len)
})

data = {
    'field': 'Hello',
    'group': 'This is a group',
    'function': 'some_function'
}

my_schema.validate(data)