ネストされたリストデータを処理するためにattrsとcattrsを使用するためのガイド

この記事の目的は、特にフィールドがATTRSクラスインスタンスのリストである場合、ATTRSライブラリを使用してネストされたデータ構造を効率的に定義する方法を読者に導くことを目的としています。複雑なデータ変換を扱う際に遭遇する可能性のある一般的な落とし穴を調査し、生の辞書データをAttrsネストされたオブジェクトモデルにインテリジェントに変換するための強力なツールとしてCATTRSライブラリを強調し、データ処理プロセスを簡素化します。

1。attrsはじめに導入され、ネストされたデータチャレンジ

attrsは、ボイラープレートコードのないデータクラスを定義するPythonライブラリです。 Decorator @Defineを介してクラスの作成を大幅に簡素化し、__init__、__Repr__、__eq__などのメソッドを自動的に生成します。これにより、ATTRSは構造化されたデータを処理するのに理想的な選択肢になります。

ただし、ATTRSクラスのネストされたリストを含むなど、データ構造が複雑になると、辞書リストなどの生データからこれらのオブジェクトを直接構築することは困難な場合があります。一般的なシナリオは、複数の辞書を持つ辞書があることです。それぞれがAttrsクラスの独立したインスタンスに変換する必要があります。

次の元のデータ構造を検討してください。

 data = {
    「キャラクター」：[
        {"first_name"： "duffy"、 "last_name"： "duck"}、
        {"first_name"： "bugs"、 "last_name"： "bunny"}、
        ＃...その他の文字]
}

次のattrsクラス構造に変換したい：

インポートリストの入力から
attrsインポートから定義します

@define（kw_only = true）
クラスキャラクター：
    first_name：str
    last_name：str

@定義する
クラスルーニートン：
    文字：リスト[文字]

データ['文字']をLooneytoonsコンストラクターに直接渡すことは、内部リスト要素の変換を自動的に完了しません。

2。一般的な誤解：コンバーターパラメーターの乱用

ATTRS.FIELDを使用してフィールドを定義する場合、コンバーターパラメーターを使用して、値を割り当てるときに入力値を変換します。一般的な誤解は、フィールドタイプがリスト[文字]である場合、次のようにコンバーターを文字に直接設定することです。

 ＃エラー使用例@define
クラスルーニートン：
    文字：list [character] = field（factory = list、converter = character）

このプラクティスは、TypeErrorを引き起こす可能性があります。文字.__ init __（）は1つの位置的な引数を取りますが、2つまたは同様のエラーが与えられました。

原因分析：コンバーターパラメーターは、フィールドの単一の入力値を受信し、ターゲットタイプに変換する予定です。文字フィールドがリストに割り当てられている場合（たとえば、[{'first_name'： 'duffy'、...}、{'first_name'： 'bugs'、...}]）、converter =キャラクター=キャラクター=文字クラスのコンストラクターにパラメーターとして渡そうとします。ただし、文字クラスは、リストではなく、first_name = 'duffy'、last_name = 'duck'などのキーワードパラメーターを期待しています。したがって、この直接変換方法は機能しません。

3.解決策：構造化された変換のためにCATTRを導入します

この複雑なネストされたデータ変換を優雅に処理するために、CATTRSライブラリはATTRSへの優れた追加です。 CATTRSは、任意のPythonオブジェクト（辞書やリストを含む）をATTRSクラスインスタンスに構成し、ATTRSクラスインスタンスを元のPythonタイプに戻すために特別に使用されます。タイプのプロンプトをインテリジェントに解析し、データ変換を再帰的に実行できます。

CATTRを使用する正しい方法は、ATTRSクラスを定義し、正しいタイププロンプトのみを指定し、コンバーターパラメーターを使用してリスト要素の変換を処理しないことです。 CATTRは、タイププロンプトに基づいて、ネストされた構造の変換ロジックを自動的に処理します。

ステップ1：attrsクラスを定義します

まず、ATTRSクラスの定義が正しいことを確認してください。タイププロンプトと必要なデフォルト値（Factory = listなど）のみを含みます。

インポートリストの入力から
ATTRS IMPORT DEFINE、フィールドから

@define（kw_only = true）
クラスキャラクター：
    first_name：str
    last_name：str

@定義する
クラスルーニートン：
    ＃タイププロンプトを定義する必要があります。Cattrsはこのプロンプトに従って文字を構成します。

Looneytoonsインスタンスを作成するときに文字パラメーターが提供されていない場合、フィールド（Factory = list）がデフォルトの空のリストを提供するだけであることに注意してください。元の辞書データからキャラクターインスタンスへの変換プロセスには参加しません。

ステップ2：cattrs.structureを使用して変換します

次に、CATTRをインポートし、構造関数を使用して元の辞書データをLooneytoonsインスタンスに変換します。

 CATTRSインポート構造から

＃rawデータデータ= {
    「キャラクター」：[
        {"first_name"： "duffy"、 "last_name"： "duck"}、
        {"first_name"： "bugs"、 "last_name"： "bunny"}、
        {"first_name"： "sylvester"、 "last_name"： "pussycat"}、
        {"first_name"： "elmar"、 "last_name"： "fudd"}、
        {"first_name"： "tweety"、 "last_name"： "bird"}、
        {"first_name"： "sam"、 "last_name"： "yosemite"}、
        {"first_name"： "wile E."、 "last_name"： "coyote"}、
        {"first_name"： "road"、 "last_name"： "runner"}、
    ]
}

＃cattrs.structureを使用してlooney_toons_instance = structure（data、looneytoons）を変換する

＃検証結果print（looney_toons_instance）
print（looney_toons_instance.characters [0]）
print（type（looney_toons_instance.characters [0]））

完全なサンプルコード：

インポートリストの入力から
ATTRS IMPORT DEFINE、フィールドから
CATTRSインポート構造から

＃rawデータデータ= {
    「キャラクター」：[
        {"first_name"： "duffy"、 "last_name"： "duck"}、
        {"first_name"： "bugs"、 "last_name"： "bunny"}、
        {"first_name"： "sylvester"、 "last_name"： "pussycat"}、
        {"first_name"： "elmar"、 "last_name"： "fudd"}、
        {"first_name"： "tweety"、 "last_name"： "bird"}、
        {"first_name"： "sam"、 "last_name"： "yosemite"}、
        {"first_name"： "wile E."、 "last_name"： "coyote"}、
        {"first_name"： "road"、 "last_name"： "runner"}、
    ]
}

@define（kw_only = true）
クラスキャラクター：
    first_name：str
    last_name：str

@定義する
クラスルーニートン：
    文字：リスト[文字] = field（factory = list）

＃cattrs.structureを使用して、生の辞書データをlooneytoonsインスタンスに変換しますlooney_toons_instance = structure（data、looneytoons）

＃結果を印刷して印刷を確認します（ "変換されたルーニートンインスタンス："）
print（looney_toons_instance）

print（ "\ nfirstロールオブジェクト："）
print（looney_toons_instance.characters [0]）

print（ "\ n最初の役割オブジェクトのタイプ："）
print（type（looney_toons_instance.characters [0]））

assert isinstance（looney_toons_instance、looneytoons）
assert isinstance（looney_toons_instance.characters、list）
loone_toons_instance.charactersのcのすべて（c、文字）をすべてassert
assert loone_toons_instance.characters [0] .first_name == "duffy"

上記のコードを実行すると、データ辞書が正常にルーニートゥオンインスタンスに変換され、文字フィールドには一連の文字オブジェクトが含まれていることがわかります。

4。予防策と要約

• CATTRSのパワー： CATTRSは、リスト、辞書、オプションタイプなどを含むATTRSクラスのタイププロンプトを分析することにより、ネストされた構造やさまざまなタイプを自動的に処理できます。これにより、変換ロジックを手動で書き込む努力が大幅に削減されます。
• エラーコンバーターの使用は避けてください：リスト[SomeAttrsclass]などのタイプの場合、attrs.fieldのコンバーターパラメーターでSomeattrsclassを直接指定しようとしないでください。コンバーターは、コレクション内の各要素を変換するのではなく、単一の値をフィールドタイプに変換するのに適しています。
• タイププロンプトの重要性： CATTRSは、正確なタイププロンプトに大きく依存しています。 CATTRSが変換を正しく理解して実行できるように、ATTRSクラスの定義で正しいタイププロンプト（リスト[文字]など）が使用されていることを確認してください。
• シンプルさと読みやすさ： CATTRSを使用すると、ATTRSクラスの定義はより簡潔になり、データ構造自体に焦点を当て、データ変換の複雑さはCATTRによって優雅に処理されます。

このチュートリアルのガイダンスに従うことにより、ATTRとCATTRを効率的かつ優雅に使用して複雑なネストされたデータ構造を処理できるようになり、堅牢で維持できるPythonアプリケーションを構築できます。

以上がネストされたリストデータを処理するためにattrsとcattrsを使用するためのガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。