Addit：一个写起来令人极其舒适的字典模块

Addit 是一个Python模块，除了提供标准的字典语法外，Addit 生成的字典的值既可以使用属性来获取，也可以使用属性进行设置。

这意味着你不用再写这样的字典了：

body = {
    'query': {
        'filtered': {
            'query': {
                'match': {'description': 'addictive'}
            },
            'filter': {
                'term': {'created_by': 'Mats'}
            }
        }
    }
}

相反，你只需编写以下三行代码就能完成目的：

body = Dict()
body.query.filtered.query.match.description = 'addictive'
body.query.filtered.filter.term.created_by = 'Mats'

1.安装

你可以通过** pip **安装：

pip install addict

或通过** conda ：**

conda install addict -c conda-forge

Addit 在Python2.7+和Python3上都可以运行。

2.用法

Addict 继承自字典，但在访问和设置其值方面更加灵活。使用 Addict 的字典是一种乐趣！

设置嵌套词典的项是极其舒服的：

> > > from addict import Dict
 > > > mapping = Dict()
 > > > mapping.a.b.c.d.e = 2
 > > > mapping
{'a': {'b': {'c': {'d': {'e': 2}}}}}

如果Dict是用任何可迭代值实例化的，它将遍历并克隆这些值，然后写入到对应的属性及值中，比如：

> > > mapping = {'a': [{'b': 3}, {'b': 3}]}
 > > > dictionary = Dict(mapping)
 > > > dictionary.a[0].b
3

但** mapping['a']不再与dictionary['a'] **相同。

> > > mapping['a'] is dictionary['a']
False

当然，此特点仅限于构造函数，而不是在使用属性或设置值时：

 > > > a = Dict()
 > > > b = [1, 2, 3]
 > > > a.b = b
 > > > a.b is b
True

3.要牢记的事情

记住，** int **不是有效的属性名，因此必须使用 get/setitem 语法 设置/获取 非字符串的 dict 键：

 >> > addicted = Dict()
 > > > addicted.a.b.c.d.e = 2
 > > > addicted[2] = [1, 2, 3]
{2: [1, 2, 3], 'a': {'b': {'c': {'d': {'e': 2}}}}}

不过，你可以随意混合使用这两种语法：

 >> > addicted.a.b['c'].d.e
2

4.属性，如键、item等

Addit 不会让你覆盖** dict **的属性，因此以下操作将不起作用：

> > > mapping = Dict()
> > > mapping.keys = 2
Traceback (most recent call last):
File "< stdin >", line 1, in < module >
 File "addict/addict.py", line 53, in __setattr__
 raise AttributeError("'Dict' object attribute '%s' is read-only" % name)
AttributeError: 'Dict' object attribute 'keys' is read-only

不过，使用下面这种方式就可以：

 > > > a = Dict()
 > > > a['keys'] = 2
 > > > a
{'keys': 2}
 > > > a['keys']
2

5.默认值

对于不在字典中的键，Addit的行为如 ** defaultdict(Dict) ** ，因此丢失的键返回一个空的** Dict而不是抛出KeyError **如果此行为不是所需的，则可以使用以下方式恢复抛出KeyError：

> > > class DictNoDefault(Dict):
 > > >   def __missing__(self, key):
 > > >     raise KeyError(key)

但请注意，这样会失去速记赋值功能( **addicted.a.b.c.d.e = 2 ** )

6.转化为普通字典

如果你觉得将 Addict 传递到其他函数或模块并不安全，请使用** to_dict() **方法，它返回会把 Addict 转化为普通字典。

> > > regular_dict = my_addict.to_dict()
> > > regular_dict.a = 2
Traceback (most recent call last):
File "< stdin >", line 1, in < module >
 AttributeError: 'dict' object has no attribute 'a'

当您希望在几行代码中创建嵌套的字典，然后将其发送到不同的函数或模块时，这非常适合：

body = Dict()
body.query.filtered.query.match.description = 'addictive'
body.query.filtered.filter.term.created_by = 'Mats'
third_party_module.search(query=body.to_dict())

7.计数

**Dict **轻松访问和修改深度嵌套属性的能力使其成为计数的理想选择。使用Addict，你还可以容易允许按多个级别计数，内部使用的原理是 **collections.Counter ** 。

比如以下数据：

data = [
    {'born': 1980, 'gender': 'M', 'eyes': 'green'},
    {'born': 1980, 'gender': 'F', 'eyes': 'green'},
    {'born': 1980, 'gender': 'M', 'eyes': 'blue'},
    {'born': 1980, 'gender': 'M', 'eyes': 'green'},
    {'born': 1980, 'gender': 'M', 'eyes': 'green'},
    {'born': 1980, 'gender': 'F', 'eyes': 'blue'},
    {'born': 1981, 'gender': 'M', 'eyes': 'blue'},
    {'born': 1981, 'gender': 'F', 'eyes': 'green'},
    {'born': 1981, 'gender': 'M', 'eyes': 'blue'},
    {'born': 1981, 'gender': 'F', 'eyes': 'blue'},
    {'born': 1981, 'gender': 'M', 'eyes': 'green'},
    {'born': 1981, 'gender': 'F', 'eyes': 'blue'}
]

如果你想计算有多少人出生在born性别的gender使用eyes眼睛，你可以很容易地计算出这些信息：

counter = Dict()

for row in data:
    born = row['born']
    gender = row['gender']
    eyes = row['eyes']

    counter[born][gender][eyes] += 1 print(counter)

# 结果：{1980: {'M': {'blue': 1, 'green': 3}, 'F': {'blue': 1, 'green': 1}}, 1981: {'M': {'blue': 2, 'green': 1}, 'F': {'blue': 2, 'green': 1}}}

8.更新

普通字典的更新方式如下：

 > > > d = {'a': {'b': 3}}
 > > > d.update({'a': {'c': 4}})
 > > > print(d)
{'a': {'c': 4}}

** addict **的更新方式如下，它会递归并实际更新嵌套的字典：

> > > D = Dict({'a': {'b': 3}})
 > > > D.update({'a': {'c': 4}})
 > > > print(D)
{'a': {'b': 3, 'c': 4}}

9.Addict 是怎么来的？

这个模块完全是从用Python创建Elasticsearch查询的繁琐过程中发展而来的。每当你发现自己在写了很复杂的字典逻辑时，只要记住你没有必要这样做，使用 Addict 就行。