バックグラウンド：
Python で読み取られるデータ (データベース データなど) はリスト形式であることが多く、データ (フォーマットされた kafka 形式や json 形式など) を処理する場合、コーディング スタイルではコードがハンプまたはアンダースコアのいずれかである必要があります。あるフォームでは、data_dict['xxx']='yyyy' などの形式がよく使用されますが、次のような欠点があります。
- 1. スケーラビリティが低い
- 2. ハードコード化
- 3. 反復コードが多い
- 4. 見苦しい
上記の欠点を考慮して、次のツール クラスが作成されます。
方法：
1. データ形式クラスを定義します: キーの名前とリスト インデックスの対応する位置
2. ツールクラスを定義します。データフォーマットクラスの変数名を自動的に識別します。
3. 変数キーを動的に取得します。対応する変換ルールに従って変換します (ハンプ -> x アンダースコア アンダースコア -> ハンプ)
4.辞書またはJSONに変換
エッセンス：
- 1、__dict__
- 2、設定
- 3. クラスの初期化
具体的な実装は以下の通りです。
import re
class User(object):
USER_NAME = 0
USER_SOURCE = 1
USER_AGE = 2
USER_SCORE = 3
class Employee:
employeeName = 0
employeeId = 1
employeeDepartment = 2
employeeTitle = 3
class FormatDictTool(object):
"""
将list数据（下划线式）转换成驼峰式的字典结构
"""
def __init__(self, class_name, trans_type='camel'):
func = self._to_lower_camel
if trans_type == 'snake':
func = self._to_snake
for key, index in class_name.__dict__.items():
if '__' in key:
continue
new_key = func(key)
setattr(self, new_key, index)
@staticmethod
def _to_lower_camel(name: str):
"""下划线转小驼峰法命名"""
return re.sub('_([a-zA-Z])', lambda m: (m.group(1).upper()), name.lower())
def _to_snake(self, name: str) -> str:
"""驼峰转下划线"""
if '_' not in name:
name = re.sub(r'([a-z])([A-Z])', r'\1_\2', name)
else:
raise ValueError(f'{name}字符中包含下划线，无法转换')
return name.lower()
def list2dict(self, arrays):
return {key: arrays[index] for key, index in self.__dict__.items()}
if __name__ == '__main__':
tool = FormatDictTool(class_name=User)
user_data_list = [['name1', 'source1', 'user_source1', 20.3], ['name2', 'source2', 'user_source2', 50]]
print('User:')
for data in user_data_list:
print(tool.list2dict(data))
tool = FormatDictTool(class_name=Employee, trans_type='snake')
employee_data_list = [['name1', 'id1', 'department1', 'title1'], ['name2', 'id2', 'department2', 'title2']]
print('Employee:')
for data in employee_data_list:
print(tool.list2dict(data))結果：
User:
{'userName': 'name1', 'userSource': 'source1', 'userAge': 'user_source1', 'userScore': 20.3}
{'userName': 'name2', 'userSource': 'source2', 'userAge': 'user_source2', 'userScore': 50}
Employee:
{'employee_name': 'name1', 'employee_id': 'id1', 'employee_department': 'department1', 'employee_title': 'title1'}
{'employee_name': 'name2', 'employee_id': 'id2', 'employee_department': 'department2', 'employee_title': 'title2'}参考：