Блог

Я искал, но не нашел хорошего ответа, поэтому я опубликую его 🙂

В настоящее время я создаю модуль python, который использует http-запрос get для извлечения объекта с кучей данных, которые структурированы следующим образом.

• Основная группа
  • Группа 1
    • данные 1
    • данные 2
  • Группа 2
    • данные 1
    • данные 2
  • Группа 3
    • данные 1
    • данные 2

Я создал класс данных, в котором просто перечислены все эти переменные, такие как

 @dataclass
class MyData:
  grp1_data1: str
  grp1_data2: str
  grp2_data1: str
  grp2_data2: str
  grp3_data1: str
  grp3_data2: str

@classmethod
def from_dict(cls, data: dict) -> "MyData":
    return cls(
      grp1_data1=data["Main group"]["Group 1"]["data1"],
      grp1_data2=data["Main group"]["Group 1"]["data2"],
      # And so on ...
    )
 

То, что я ищу, — это способ сгруппировать переменные внутри класса данных по аналогии со структурой, чтобы мне не нужно было смешивать имя группы и имя данных в имени переменной.

Я довольно новичок в python и не знаю, что это за групповые функции, которые работают с классами данных, если таковые имеются?

Я хотел бы иметь возможность написать что-то подобное grp1.data1=data["Main group"]["Group 1"]["data1"] или подобное.

Можно создавать многоуровневые классы данных, чтобы делать то, что вы хотите (возможно, не так элегантно, как структуры типа C, но это работает), используя композицию классов:

 @dataclass
class Top:
    
    @dataclass
    class Child:
        data1: str
        data2: str
            
    Group1: Child
    Group2: Child
    Group3: Child
        
        
inst = Top(
    Group1=Top.Child('a','b'),
    Group2=Top.Child('x', 'y'),
    Group3=Top.Child('101', '102')
)

# check it:
@dataclass
class Top:
    
    @dataclass
    class Child:
        data1: str
        data2: str
            
    Group1: Child
    Group2: Child
    Group3: Child
        

# create an instance
inst = Top(
    Group1=Top.Child('a','b'),
    Group2=Top.Child('x', 'y'),
    Group3=Top.Child('101', '102')
)

# check it:
assert inst.Group2.data2 == 'y'
 

Ключ в том, что вы также должны определить все дочерние элементы как классы данных (или, правильнее, как классы).
Вы можете определить дочерние классы на месте(как указано выше) или отдельно.

Ваш вопрос немного неясен, но, как указано в комментариях, было бы лучше иметь единую модель в качестве класса данных, которая представляет данные вашей группы (т. Е. Модель, содержащую data1 data2 поля и), и определить вспомогательную функцию, которая создает сопоставление имени группы экземплярам модели, как показано ниже.

Примечание: Это предполагает, что вы используете Python 3.8 . Для более ранних версий я бы сделал две вещи:

• __future__ При необходимости удалите импорт, а вместо этого импортируйте Type и Dict из typing модуля, так как встроенные типы не поддерживают подписанные значения в Python 3.8 или более ранних версиях.
• Удалите использование оператора walrus := , который был введен в Python 3.8, и вместо этого используйте следующую за ним строку с комментариями.

 # Future import to allow the `int | str` syntax below
# Can be removed for Python 3.10
from __future__ import annotations

from dataclasses import dataclass
from typing import TypeVar


# Create a type that can be `MyData`, or any subclass
D = TypeVar('D', bound='MyData')


@dataclass
class MyData:
    data1: str
    data2: str

    @classmethod
    def from_dict(cls: type[D], data: dict, group_num: int | str) -> D:
        return cls(
            data1=data['MG'][f'G {group_num}']['data1'],
            data2=data['MG'][f'G {group_num}']['data2'],
        )

    @classmethod
    def group_to_data(cls: type[D], data: dict) -> dict[int, D]:
        return {(group_num := int(group_key.split()[-1])): cls.from_dict(
                    data, group_num)
                for group_key in data['MG']}

        # For Python 3.7 or lower, uncomment and use the below instead
        # ret_dict = {}
        # for group_key in data['MG']:
        #     group_num = int(group_key.split()[-1])
        #     ret_dict[group_num] = cls.from_dict(data, group_num)
        #
        # return ret_dict
 

Код для тестирования:

 def main():
    from pprint import pprint

    my_data = {
        'MG': {
            'G 1': {
                'data1': 'hello',
                'data2': 'World!',
            },
            'G 2': {
                'data1': '',
                'data2': 'Testing',
            },
            'G 3': {
                'data1': 'hello 123',
                'data2': 'world 321!'
            }
        }
    }

    group_to_data = MyData.group_to_data(my_data)
    pprint(group_to_data)

    # True
    assert group_to_data[1] == MyData('hello', 'World!')
 

Выход:

 {1: MyData(data1='hello', data2='World!'),
 2: MyData(data1='', data2='Testing'),
 3: MyData(data1='hello 123', data2='world 321!')}