是否可以在python資料類中對變數進行分組？

我已經搜索但沒有找到好的答案，所以我會發布它:)

我目前正在創建一個 python 模塊，它使用一個 http get 請求來獲取一個物件，其中包含一堆這樣結構的資料。

• 主要群體
  • 第一組
    • 資料1
    • 資料2
  • 第 2 組
    • 資料1
    • 資料2
  • 第 3 組
    • 資料1
    • 資料2

我創建了一個資料類，它只列出了所有這些變數，例如

@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 ...
    )

我正在尋找的是一種將資料類中的變數分組到類似于結構的方法，這樣我就不需要在變數名中混合組名和資料名。

我對 python 很陌生，我不知道什么樣的組功能可以與資料類一起使用，如果有的話？

我希望能夠寫出類似grp1.data1=data["Main group"]["Group 1"]["data1"]或類似的東西。

uj5u.com熱心網友回復：

您的問題有點不清楚，但正如評論中所建議的那樣，最好將單個模型作為表示您的組資料的資料類（即包含data1和data2欄位的模型）并定義一個構建組映射的輔助函式命名模型實體，如下所示。

注意：這假設您使用的是 Python 3.8 。對于早期版本，我會做兩件事：

• __future__如果需要，請洗掉匯入，而是從模塊匯入Type和，因為內置型別不支持 Python 3.8 或更早版本中的下標值。Dicttyping
• 洗掉:=Python 3.8 中引入的 walrus運算子的用法，而是使用它后面的注釋行。

# 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

測驗代碼：

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!')

輸出：

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

uj5u.com熱心網友回復：

可以使用類組合創建多級資料類來做你想做的事情（也許不像 C 型別結構那么優雅，但它可以作業）：

@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'

關鍵是您必須將所有子成員也定義為資料類（或更準確地說，定義為類）。您可以就地（如上）或單獨定義子類。

標籤：Python json http 结构 python-数据类

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