工欲善其事，必先利其器！我們想要更輕松更有效率地開發，必須學會一些“高級”技能。前不久看到一位 Python 高僧的代碼，其中使用了一個短小精悍的模塊，我認為還蠻有用的，今天分享給大家。

這個模塊就叫 glom ，是 Python 處理數據的一個小模塊，它具有如下特點：

嵌套結構并基于路徑訪問 使用輕量級的Pythonic規范進行聲明性數據轉換 可讀、有意義的錯誤信息 內置數據探測和調試功能

看起來比較抽象，對不對？下面我們用實例來給大家演示一下。

安裝

作為 Python 內置模塊，相信你一定知道怎么安裝：

pip3 install glom

幾秒鐘就搞定！

簡單使用

我們來看看最簡單的用法：

d = {'a': {'b': {'c': 1}}}print(glom(d, 'a.b.c')) # 1

在這里，我們有一個嵌套三層的 json 結構，我們想獲取最里層的 c 對應的值，正常的寫法應該是：

print(d['a']['b']['c'])

如果到這里，我說 glom 比傳統方式好一些，因為你不用一層層地寫中括號和引號，你會不會嗤之以鼻？

好，我們再來看看下面的情況：

d = {'a': {'b': None}}print(d['a']['b']['c'])

遍歷到一個 None 對象，你會收到下面的錯誤：

Traceback (most recent call last): File '/Users/cxhuan/Documents/python_workspace/mypy/pmodules/pglom/glomstudy.py', line 10, in <module> print(d['a']['b']['c'])TypeError: ’NoneType’ object is not subscriptable

我們來看看 glom 的處理方式：

from glom import glomd = {'a': {'b': None}}print(glom(d, 'a.b.c'))

同樣地，glom 不能把錯誤的輸出成對的，你會得到以下錯誤：

Traceback (most recent call last): File '/Users/cxhuan/Documents/python_workspace/mypy/pmodules/pglom/glomstudy.py', line 11, in <module> print(glom(d, 'a.b.c')) File '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/glom/core.py', line 2181, in glom raise errglom.core.PathAccessError: error raised while processing, details below. Target-spec trace (most recent last): - Target: {’a’: {’b’: None}} - Spec: ’a.b.c’glom.core.PathAccessError: could not access ’c’, part 2 of Path(’a’, ’b’, ’c’), got error: AttributeError('’NoneType’ object has no attribute ’c’')

如果你仔細看報錯內容，你就會發現這報錯內容極其詳細，一目了然，這對于找程序 bug 簡直是神器！

復雜用法

剛才簡單的例子，讓大家對 glom 有了直觀的認識，接下來我們看看 glom 的 glom 方法的定義：

glom(target, spec, **kwargs)

我們看看參數的含義：

target：目標數據，可以是dict、list或者其他任何對象 spec：是我們希望輸出的內容

下面我們來使用這個方法。

先看一個例子。我們有一個 dict ，想要獲取出 所有 name 的值，我們可以通過 glom 來實現：

data = {'student': {'info': [{'name': '張三'}, {'name': '李四'}]}}info = glom(data, ('student.info', ['name']))print(info) # [’張三’, ’李四’]

如果用傳統方式的話，我們可能會需要遍歷才能獲取到，但是使用 glom ，我們只需要一行代碼就可以了，輸出是一個數組。

如果你不想輸出數組，而是想要一個 dict 的話，那也是很簡單的：

info = glom(data, {'info': ('student.info', ['name'])})print(info) # {’info’: [’張三’, ’李四’]

我們只需要將原來的數組賦值給一個字典來接收就好了。

搞定麻煩需求

假如我現在有兩組數據，我要取出 name 的值：

data_1 = {'school': {'student': [{'name': '張三'}, {'name': '李四'}]}}data_2 = {'school': {'teacher': [{'name': '王老師'}, {'name': '趙老師'}]}}spec_1 = {'name': ('school.student', ['name'])}spec_2 = {'name': ('school.teacher', ['name'])}print(glom(data_1, spec_1)) # {’name’: [’張三’, ’李四’]}print(glom(data_2, spec_2)) # {’name’: [’王老師’, ’趙老師’]}

我們通常是這么寫，對嗎？假如我們有好多組數據，每組都是類似的取法呢？這時候我們就會想辦法避免一個個重復寫 N 行參數了，我們可以使用 Coalesce 方法：

data_1 = {'school': {'student': [{'name': '張三'}, {'name': '李四'}]}}data_2 = {'school': {'teacher': [{'name': '王老師'}, {'name': '趙老師'}]}}spec = {'name': (Coalesce('school.student', 'school.teacher'), ['name'])} print(glom(data_1, spec)) # {’name’: [’張三’, ’李四’]}print(glom(data_2, spec)) # {’name’: [’王老師’, ’趙老師’]}

我們可以用 Coalesce 把多個需求聚合起來，然后針對同一個 spec 來取值就行了。

下面再來一個大殺器——取值計算。glom 還可以對取值進行簡單計算，我們來看例子：

data = {'school': {'student': [{'name': '張三', 'age': 8}, {'name': '李四', 'age': 10}]}}spec = {'sum_age': ('school.student', ['age'], sum)}print(glom(data, spec)) # {’sum_age’: 18}總結

介紹了這么多，大家應該知道 glom 的厲害之處了吧，據說很多大佬都喜歡使用呢。其實它還有很多其他的實用功能有待大家去發掘，這里就不一一介紹了。

以上就是python glom模塊的使用簡介的詳細內容，更多關于python glom模塊的資料請關注好吧啦網其它相關文章！