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這篇文章給大家介紹如何在python中使用munch庫,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。
使用如下命令進行安裝
$ python -m pip install munch
munch 有一個 Munch 類,它繼承自原生字典,使用 isinstance 可以驗證
>>> from munch import Munch >>> profile = Munch() >>> isinstance(profile, dict) True >>>
并實現了點式賦值與訪問,profile.name 與 profile['name'] 是等價的
>>> profile.name = "iswbm" >>> profile.age = 18 >>> profile Munch({'name': 'iswbm', 'age': 18}) >>> >>> profile.name 'iswbm' >>> profile["name"] 'iswbm'
本身 Munch 繼承自 dict,dict 的操作也同樣適用于 Munch 對象,不妨再來驗證下
首先是:增刪改查
# 新增元素 >>> profile["gender"] = "male" >>> profile Munch({'name': 'iswbm', 'age': 18, 'gender': 'male'}) # 修改元素 >>> profile["gender"] = "female" >>> profile Munch({'name': 'iswbm', 'age': 18, 'gender': 'female'}) # 刪除元素 >>> profile.pop("gender") 'female' >>> profile Munch({'name': 'iswbm', 'age': 18}) >>> >>> del profile["age"] >>> profile Munch({'name': 'iswbm'})
再者是:一些常用方法
>>> profile.keys() dict_keys(['name']) >>> >>> profile.values() dict_values(['iswbm']) >>> >>> profile.get('name') 'iswbm' >>> profile.setdefault('gender', 'male') 'male' >>> profile Munch({'name': 'iswbm', 'gender': 'male'})
當訪問一個字典中不存在的 key 時,會報 KeyError 的錯誤
>>> profile = {} >>> profile["name"] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> KeyError: 'name'
對于這種情況,通常我們會使用 get 來規避
>>> profile = {} >>> profile.get("name", "undefined") 'undefined'
當然你在 munch 中仍然可以這么用,不過還有一種更好的方法:使用 DefaultMunch,它會在你訪問不存在的 key 時,給你返回一個設定好的默認值
>>> from munch import DefaultMunch >>> profile = DefaultMunch("undefined", {"name": "iswbm"}) >>> profile DefaultMunch('undefined', {'name': 'iswbm'}) >>> profile.age 'undefined' >>> profile DefaultMunch('undefined', {'name': 'iswbm'})
上面使用 DefaultMunch 僅當你訪問不存在的 key 是返回一個默認值,但這個行為并不會修改原 munch 對象的任何內容。
若你想訪問不存在的 key 時,自動觸發給原 munch 中新增你想要訪問的 key ,并為其設置一個默認值,可以試一下 DefaultFactoryMunch 傳入一個工廠函數。
>>> from munch import DefaultFactoryMunch >>> profile = DefaultFactoryMunch(list, name='iswbm') >>> profile DefaultFactoryMunch(list, {'name': 'iswbm'}) >>> >>> profile.brothers [] >>> profile DefaultFactoryMunch(list, {'name': 'iswbm', 'brothers': []})
Munch 支持序列化為 JSON 或者 YAML 格式的字符串對象
轉換成 JSON
>>> from munch import Munch >>> munch_obj = Munch(foo=Munch(lol=True), bar=100, msg='hello') >>> >>> import json >>> json.dumps(munch_obj) '{"foo": {"lol": true}, "bar": 100, "msg": "hello"}'
轉換成 YAML
>>> from munch import Munch >>> munch_obj = Munch(foo=Munch(lol=True), bar=100, msg='hello') >>> import yaml >>> yaml.dump(munch_obj) '!munch.Munch\nbar: 100\nfoo: !munch.Munch\n lol: true\nmsg: hello\n' >>> >>> print(yaml.dump(munch_obj)) !munch.Munch bar: 100 foo: !munch.Munch lol: true msg: hello >>>
建議使用 safe_dump 去掉 !munch.Munch
>>> print(yaml.safe_dump(munch_obj)) bar: 100 foo: lol: true msg: hello
1、云計算,典型應用OpenStack。2、WEB前端開發,眾多大型網站均為Python開發。3.人工智能應用,基于大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python。4、系統運維工程項目,自動化運維的標配就是python+Django/flask。5、金融理財分析,量化交易,金融分析。6、大數據分析。
關于如何在python中使用munch庫就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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