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從由另一個字典組成的串列組成的字典中提取值

2022-10-20 07:46:05 資料庫

我有以下由串列組成的字典

response = client.describe_auto_scaling_groups()

print(type(response),'\n')
for key,value in response.items():
    print(type(value))
    print(len(value))

結果是

<class 'dict'> 

<class 'list'>
2
<class 'dict'>
4

我只對串列輸出感興趣，當我進一步深入研究串列中的資料型別時，我得到

    for key,value in response.items():
        print(type(value))
        print(len(value))
        for lst in value:
            print(type(lst))

我明白了

<class 'dict'> 

<class 'list'>
2
<class 'dict'>
<class 'dict'>
<class 'dict'>
4
<class 'str'>
<class 'str'>
<class 'str'>
<class 'str'>

所以基本上我有一個 1 dict 物件，其中有一個 2 串列物件（對應于 2 個自動縮放組），其中有 4 個 str 物件。

response物件看起來像這樣

{'AutoScalingGroups': [{'AutoScalingGroupName': 'eks-core-20221011202902697400000006-6ac1e45e-44ee-4a43-166c-12d3d432e241', 'AutoScalingGroupARN': 'arn:aws:autoscaling:ca-central-1:744734775600:autoScalingGroup:e700fbf0-178e-4ff8-8687-6b7103af5b65:autoScalingGroupName/eks-core-20221011202902697400000006-6ac1e45e-44ee-4a43-166c-12d3d432e241', 'MixedInstancesPolicy': {'LaunchTemplate': {'LaunchTemplateSpecification': {'LaunchTemplateId': 'lt-0477d3fffb684214d', 'LaunchTemplateName': 'eks-6ac1e45e-44ee-4a43-166c-12d3d432e241', 'Version': '1'}, 'Overrides': [{'InstanceType': 't3.2xlarge'}]}, 'InstancesDistribution': {'OnDemandAllocationStrategy': 'prioritized', 'OnDemandBaseCapacity': 0, 'OnDemandPercentageAboveBaseCapacity': 0, 'SpotAllocationStrategy': 'capacity-optimized'}}, 'MinSize': 3, 'MaxSize': 6, 'DesiredCapacity': 3, 'DefaultCooldown': 300, 'AvailabilityZones': ['ca-central-1d', 'ca-central-1b', 'ca-central-1a'], 'LoadBalancerNames': [], 'TargetGroupARNs': ['arn:aws:elasticloadbalancing:ca-central-1:744734775600:targetgroup/eks-ingress-http/3dfa91118f700452', 'arn:aws:elasticloadbalancing:ca-central-1:744734775600:targetgroup/eks-ingress/e4a924db58da487a'], 'HealthCheckType': 'EC2', 'HealthCheckGracePeriod': 15, 'Instances': [{'InstanceId': 'i-020d70d503bc32dbc', 'InstanceType': 't3.2xlarge', 'AvailabilityZone': 'ca-central-1b', 'LifecycleState': 'InService', 'HealthStatus': 'Healthy', 'LaunchTemplate': {'LaunchTemplateId': 'lt-0477d3fffb684214d', 'LaunchTemplateName': 'eks-6ac1e45e-44ee-4a43-166c-12d3d432e241', 'Version': '1'}, 'ProtectedFromScaleIn': False}, {'InstanceId': 'i-05da68bac7b47b5f6', 'InstanceType': 't3.2xlarge', 'AvailabilityZone': 'ca-central-1a', 'LifecycleState': 'InService', 'HealthStatus': 'Healthy', 'LaunchTemplate': {'LaunchTemplateId': 'lt-0477d3fffb684214d', 'LaunchTemplateName': 'eks-6ac1e45e-44ee-4a43-166c-12d3d432e241', 'Version': '1'}, 'ProtectedFromScaleIn': False}, {'InstanceId': 'i-099e1d57a3cb55d93', 'InstanceType': 't3.2xlarge', 'AvailabilityZone': 'ca-central-1d', 'LifecycleState': 'InService', 'HealthStatus': 'Healthy', 'LaunchTemplate': {'LaunchTemplateId': 'lt-0477d3fffb684214d', 'LaunchTemplateName': 'eks-6ac1e45e-44ee-4a43-166c-12d3d432e241', 'Version': '1'}, 'ProtectedFromScaleIn': False}], 'CreatedTime': datetime.datetime(2022, 10, 11, 20, 29, 50, 226000, tzinfo=tzutc()), 'SuspendedProcesses': [], 'VPCZoneIdentifier': 'subnet-0286d381da9f5fa9c,subnet-0fc58322f447bae71,subnet-0381004140a514844', 'EnabledMetrics': [{'Metric': 'GroupInServiceCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupTotalInstances', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'WarmPoolDesiredCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupDesiredCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupAndWarmPoolDesiredCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupAndWarmPoolTotalCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'WarmPoolTerminatingCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'WarmPoolMinSize', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupMinSize', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupInServiceInstances', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'WarmPoolPendingCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'WarmPoolWarmedCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupStandbyCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupTerminatingInstances', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupMaxSize', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupPendingInstances', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupStandbyInstances', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupTerminatingCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupPendingCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupTotalCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'WarmPoolTotalCapacity', 'Granularity': '1Minute'}], 'Tags': [{'ResourceId': 'eks-core-20221011202902697400000006-6ac1e45e-44ee-4a43-166c-12d3d432e241', 'ResourceType': 'auto-scaling-group', 'Key': 'eks:cluster-name', 'Value': 'dev-build', 'PropagateAtLaunch': True}, {'ResourceId': 'eks-core-20221011202902697400000006-6ac1e45e-44ee-4a43-166c-12d3d432e241', 'ResourceType': 'auto-scaling-group', 'Key': 'eks:nodegroup-name', 'Value': 'core-20221011202902697400000006', 'PropagateAtLaunch': True}, {'ResourceId': 'eks-core-20221011202902697400000006-6ac1e45e-44ee-4a43-166c-12d3d432e241', 'ResourceType': 'auto-scaling-group', 'Key': 'k8s.io/cluster-autoscaler/dev-build', 'Value': 'owned', 'PropagateAtLaunch': True}, {'ResourceId': 'eks-core-20221011202902697400000006-6ac1e45e-44ee-4a43-166c-12d3d432e241', 'ResourceType': 'auto-scaling-group', 'Key': 'k8s.io/cluster-autoscaler/enabled', 'Value': 'true', 'PropagateAtLaunch': True}, {'ResourceId': 'eks-core-20221011202902697400000006-6ac1e45e-44ee-4a43-166c-12d3d432e241', 'ResourceType': 'auto-scaling-group', 'Key': 'kubernetes.io/cluster/dev-build', 'Value': 'owned', 'PropagateAtLaunch': True}], 'TerminationPolicies': ['AllocationStrategy', 'OldestLaunchTemplate', 'OldestInstance'], 'NewInstancesProtectedFromScaleIn': False, 'ServiceLinkedRoleARN': 'arn:aws:iam::744734775600:role/aws-service-role/autoscaling.amazonaws.com/AWSServiceRoleForAutoScaling', 'CapacityRebalance': True}, {'AutoScalingGroupName': 'eks-dip-jobs-2022101120290341260000000d-9ec1e45e-4631-847b-b82d-d42d0fc330f0', 'AutoScalingGroupARN': 'arn:aws:autoscaling:ca-central-1:744734775600:autoScalingGroup:e18ade5c-2740-4648-85b5-d7d6b3253629:autoScalingGroupName/eks-dip-jobs-2022101120290341260000000d-9ec1e45e-4631-847b-b82d-d42d0fc330f0', 'MixedInstancesPolicy': {'LaunchTemplate': {'LaunchTemplateSpecification': {'LaunchTemplateId': 'lt-0fda9790b0b400c88', 'LaunchTemplateName': 'eks-9ec1e45e-4631-847b-b82d-d42d0fc330f0', 'Version': '1'}, 'Overrides': [{'InstanceType': 't3.xlarge'}]}, 'InstancesDistribution': {'OnDemandAllocationStrategy': 'prioritized', 'OnDemandBaseCapacity': 0, 'OnDemandPercentageAboveBaseCapacity': 0, 'SpotAllocationStrategy': 'capacity-optimized'}}, 'MinSize': 0, 'MaxSize': 10, 'DesiredCapacity': 0, 'DefaultCooldown': 300, 'AvailabilityZones': ['ca-central-1d', 'ca-central-1b', 'ca-central-1a'], 'LoadBalancerNames': [], 'TargetGroupARNs': [], 'HealthCheckType': 'EC2', 'HealthCheckGracePeriod': 15, 'Instances': [], 'CreatedTime': datetime.datetime(2022, 10, 11, 20, 29, 41, 507000, tzinfo=tzutc()), 'SuspendedProcesses': [], 'VPCZoneIdentifier': 'subnet-0286d381da9f5fa9c,subnet-0fc58322f447bae71,subnet-0381004140a514844', 'EnabledMetrics': [{'Metric': 'GroupStandbyCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupPendingInstances', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupPendingCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupTerminatingCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupTotalCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupTerminatingInstances', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'WarmPoolMinSize', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'WarmPoolTerminatingCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupInServiceInstances', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'WarmPoolWarmedCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupMaxSize', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupTotalInstances', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupInServiceCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'WarmPoolDesiredCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupAndWarmPoolDesiredCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupAndWarmPoolTotalCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'WarmPoolPendingCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupDesiredCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupMinSize', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'WarmPoolTotalCapacity', 'Granularity': '1Minute'}, {'Metric': 'GroupStandbyInstances', 'Granularity': '1Minute'}], 'Tags': [{'ResourceId': 'eks-dip-jobs-2022101120290341260000000d-9ec1e45e-4631-847b-b82d-d42d0fc330f0', 'ResourceType': 'auto-scaling-group', 'Key': 'eks:cluster-name', 'Value': 'dev-build', 'PropagateAtLaunch': True}, {'ResourceId': 'eks-dip-jobs-2022101120290341260000000d-9ec1e45e-4631-847b-b82d-d42d0fc330f0', 'ResourceType': 'auto-scaling-group', 'Key': 'eks:nodegroup-name', 'Value': 'dip-jobs-2022101120290341260000000d', 'PropagateAtLaunch': True}, {'ResourceId': 'eks-dip-jobs-2022101120290341260000000d-9ec1e45e-4631-847b-b82d-d42d0fc330f0', 'ResourceType': 'auto-scaling-group', 'Key': 'k8s.io/cluster-autoscaler/dev-build', 'Value': 'owned', 'PropagateAtLaunch': True}, {'ResourceId': 'eks-dip-jobs-2022101120290341260000000d-9ec1e45e-4631-847b-b82d-d42d0fc330f0', 'ResourceType': 'auto-scaling-group', 'Key': 'k8s.io/cluster-autoscaler/enabled', 'Value': 'true', 'PropagateAtLaunch': True}, {'ResourceId': 'eks-dip-jobs-2022101120290341260000000d-9ec1e45e-4631-847b-b82d-d42d0fc330f0', 'ResourceType': 'auto-scaling-group', 'Key': 'kubernetes.io/cluster/dev-build', 'Value': 'owned', 'PropagateAtLaunch': True}], 'TerminationPolicies': ['AllocationStrategy', 'OldestLaunchTemplate', 'OldestInstance'], 'NewInstancesProtectedFromScaleIn': False, 'ServiceLinkedRoleARN': 'arn:aws:iam::744734775600:role/aws-service-role/autoscaling.amazonaws.com/AWSServiceRoleForAutoScaling', 'CapacityRebalance': True}], 'ResponseMetadata': {'RequestId': 'e4d9be35-53d6-4efe-b66e-bc6ad1f91a19', 'HTTPStatusCode': 200, 'HTTPHeaders': {'x-amzn-requestid': 'e4d9be35-53d6-4efe-b66e-bc6ad1f91a19', 'content-type': 'text/xml', 'content-length': '17188', 'vary': 'accept-encoding', 'date': 'Wed, 19 Oct 2022 20:17:05 GMT'}, 'RetryAttempts': 0}}

我的最終目標是為主 dict 物件內的 1 個串列中的 2 個串列物件中的每一個提取AutoScalingGroupName和。DesiredCapacity

我到目前為止的代碼是

    for key,value in response.items():
        for k in value:
            for keyy,valuee in k.items():
                if keyy == 'AutoScalingGroupName':
                    print(valuee)
                elif keyy == 'DesiredCapacity':
                    print(valuee)

這給了我

eks-core-20221011202902697400000006-6ac1e45e-44ee-4a43-166c-12d3d432e241
3
eks-dip-jobs-2022101120290341260000000d-9ec1e45e-4631-847b-b82d-d42d0fc330f0
0
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/me/Work/gitlab/img-asg-exporter/aws.py", line 62, in <module>
    get_asg_names()
  File "/Users/me/Work/gitlab/img-asg-exporter/aws.py", line 55, in get_asg_names
    for keyy,valuee in k.items():
AttributeError: 'str' object has no attribute 'items'

我了解錯誤發生的原因，并且我知道如何解決該問題。我的問題是這是否是提取此類值的最佳方式？我最終想將這些值附加到一個新的字典中并讓它像

final = {
  "eks-core-20221011202902697400000006-6ac1e45e-44ee-4a43-166c-12d3d432e241": "3",
  "eks-dip-jobs-2022101120290341260000000d-9ec1e45e-4631-847b-b82d-d42d0fc330f0": "0"
}

uj5u.com熱心網友回復：

要解決看似相對簡單的問題，您的問題有很多復雜性。

您似乎在問：我如何從我的主字典串列中的字典中獲取'AutoScalingGroupName'和'DesiredCapacity'值，并將它們存盤在結構為的新字典中？'AutoScalingGroups'responsename: capacity

所以，那只是：

result = {
    asg['AutoScalingGroupName']: asg['DesiredCapacity'] 
    for asg in response['AutoScalingGroups']
}

字典其他部分的型別和值response并不重要，實際的組數也是如此。只要每個自動伸縮組有一個組名和一個容量，上面就會給你你所需要的。

uj5u.com熱心網友回復：

您可以遍歷response['AutoScalingGroups'](list) 并使用 dict-comprehension 從字典中獲取值

result = {
         item['AutoScalingGroupName']:item['DesiredCapacity'] 
         for item in response['AutoScalingGroups']
        }

結果：

{'eks-core-20221011202902697400000006-6ac1e45e-44ee-4a43-166c-12d3d432e241': 3,
 'eks-dip-jobs-2022101120290341260000000d-9ec1e45e-4631-847b-b82d-d42d0fc330f0': 0}

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/shujuku/518600.html

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    ClickHouse 在執行分析查詢時的速度優勢很好的彌補了MySQL的不足，但是對于很多開發者和DBA來說，如何將MySQL穩定、高效、簡單的同步到 ClickHouse 卻很困難。本文對比了 NineData、MaterializeMySQL（ClickHouse自帶）、Bifrost 三款產品... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:29 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼，對其進行一對一優化，而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題，盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時，應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:25:13 more
  • Redis 報”OutOfDirectMemoryError“（堆外記憶體溢位)

    Redis 報錯“OutOfDirectMemoryError（堆外記憶體溢位) ”問題如下： 一、報錯資訊： 使用 Redis 的業務介面 ，產生 OutOfDirectMemoryError（堆外記憶體溢位），如圖： 格式化后的報錯資訊： { "timestamp": "2023-04-17 22: ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:54 more
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取？ 快取就是資料交換的緩沖區（稱作Cache），是存盤資料的臨時地方，一般讀寫性能較高。 快取的作用： 降低后端負載 提高讀寫效率，降低回應時間 快取的成本： 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下，當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:03 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼： 發送驗證碼的介面為：http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式：PO ......

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