Rumah >pembangunan bahagian belakang >Golang >Tukar nilai yang dipisahkan titik kepada struct Go menggunakan Python
Dalam artikel ini, editor PHP Youzi akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk menukar nilai yang dipisahkan titik (seperti "key1.subkey1.subkey2") ke dalam struktur dalam bahasa Go. Proses transformasi ini berguna untuk mengekstrak dan memproses data daripada fail konfigurasi atau respons API. Kami akan menggunakan fungsi rekursif Python dan struktur bahasa Go untuk melaksanakan penukaran ini, dan memberikan contoh dan penjelasan kod terperinci. Selepas mengkaji artikel ini, pembaca akan dapat memproses dan menukar nilai yang dipisahkan titik dengan mudah, meningkatkan kecekapan dan fleksibiliti pemprosesan data.
Ini adalah keperluan khusus untuk aplikasi yang boleh menukar konfigurasi (khususnya pelayan identiti wso2, kerana saya menggunakan pergi untuk menulis pengendali kubernetes untuknya). Tetapi ia benar-benar tidak relevan di sini. Saya ingin mencipta penyelesaian yang membolehkan pengurusan mudah bagi sejumlah besar peta konfigurasi untuk menjana struktur go. Konfigurasi ini dipetakan dalam .csv
Pautan ke .csv - my_configs.csv
Saya mahu, Tulis skrip python yang menjana struktur go secara automatik supaya sebarang perubahan pada konfigurasi aplikasi boleh dikemas kini dengan hanya melaksanakan skrip python untuk mencipta struktur go yang sepadan. Saya merujuk kepada konfigurasi aplikasi itu sendiri. Sebagai contoh, nama kunci toml dalam csv boleh ditukar/nilai baharu boleh ditambah.
Setakat ini saya telah berjaya mencipta skrip python yang hampir mencapai matlamat saya. Skripnya ialah,
import pandas as pd def convert_to_dict(data): result = {} for row in data: current_dict = result for item in row[:-1]: if item is not none: if item not in current_dict: current_dict[item] = {} current_dict = current_dict[item] return result def extract_json_key(yaml_key): if isinstance(yaml_key, str) and '.' in yaml_key: return yaml_key.split('.')[-1] else: return yaml_key def add_fields_to_struct(struct_string,go_var,go_type,json_key,toml_key): struct_string += str(go_var) + " " + str(go_type) + ' `json:"' + str(json_key) + ',omitempty" toml:"' +str(toml_key) + '"` ' + "\n" return struct_string def generate_go_struct(struct_name, struct_data): struct_name="configurations" if struct_name == "" else struct_name struct_string = "type " + struct_name + " struct {\n" yaml_key=df['yaml_key'].str.split('.').str[-1] # base case: generate fields for the current struct level for key, value in struct_data.items(): selected_rows = df[yaml_key == key] if len(selected_rows) > 1: go_var = selected_rows['go_var'].values[1] toml_key = selected_rows['toml_key'].values[1] go_type=selected_rows['go_type'].values[1] json_key=selected_rows['json_key'].values[1] else: go_var = selected_rows['go_var'].values[0] toml_key = selected_rows['toml_key'].values[0] go_type=selected_rows['go_type'].values[0] json_key=selected_rows['json_key'].values[0] # add fields to the body of the struct struct_string=add_fields_to_struct(struct_string,go_var,go_type,json_key,toml_key) struct_string += "}\n\n" # recursive case: generate struct definitions for nested structs for key, value in struct_data.items(): selected_rows = df[yaml_key == key] if len(selected_rows) > 1: go_var = selected_rows['go_var'].values[1] else: go_var = selected_rows['go_var'].values[0] if isinstance(value, dict) and any(isinstance(v, dict) for v in value.values()): nested_struct_name = go_var nested_struct_data = value struct_string += generate_go_struct(nested_struct_name, nested_struct_data) return struct_string # read excel csv_file = "~/downloads/my_configs.csv" df = pd.read_csv(csv_file) # remove rows where all columns are nan df = df.dropna(how='all') # create the 'json_key' column using the custom function df['json_key'] = df['yaml_key'].apply(extract_json_key) data=df['yaml_key'].values.tolist() # read the 'yaml_key' column data = pd.dataframe({'column':data}) # convert to dataframe data=data['column'].str.split('.', expand=true) # split by '.' nested_list = data.values.tolist() # convert to nested list data=nested_list result_json = convert_to_dict(data) # convert to dict (json) # the generated co code go_struct = generate_go_struct("", result_json) # write to file file_path = "output.go" with open(file_path, "w") as file: file.write(go_struct)
Masalahnya ialah (lihat bahagian bawah csv),
authentication.authenticator.basic authentication.authenticator.basic.parameters authentication.authenticator.basic.parameters.showAuthFailureReason authentication.authenticator.basic.parameters.showAuthFailureReasonOnLoginPage authentication.authenticator.totp authentication.authenticator.totp.parameters authentication.authenticator.totp.parameters.showAuthFailureReason authentication.authenticator.totp.parameters.showAuthFailureReasonOnLoginPage authentication.authenticator.totp.parameters.encodingMethod authentication.authenticator.totp.parameters.timeStepSize
Di sini, kerana terdapat banyak perkataan berulang yang serupa dalam ruangan basic
和 totp
字段 parameters
重复,因此脚本会混淆自身并生成两个 totpparameters
结构。预期结果是具有 basicparameters
和 totpparameters
结构。 csv 的 yaml_key
.
Saya tahu ini ada kaitan dengan indeks yang dikodkan keras kepada 1 dalam go_var = selected_rows['go_var'].values[1]
tetapi sukar untuk membetulkannya.
Bolehkah seseorang menunjukkan saya kepada jawapan? Saya rasa,
Terima kasih!
Saya juga cuba menggunakan chatgpt, tetapi kerana ini ada kaitan dengan nesting dan rekursi, jawapan yang diberikan oleh chatgpt tidak begitu cekap.
Dikemas kini
Saya menjumpai pendua dalam lajur yang mengandungi properties
、pooloptions
、endpoint
和 parameters
字段的行存在问题。这是因为它们在 yaml_key
.
Saya dapat menyelesaikan masalah ini. Walau bagaimanapun, saya terpaksa menggunakan pendekatan yang benar-benar baru untuk masalah itu, iaitu menggunakan struktur data pokok dan kemudian mengulanginya. Ini adalah logik utama di sebaliknya - https://www.geeksforgeeks.org/level-sequential tree traversal/
Ini ialah kod python yang berfungsi.
import pandas as pd from collections import deque structs=[] class TreeNode: def __init__(self, name): self.name = name self.children = [] self.path="" def add_child(self, child): self.children.append(child) def create_tree(data): root = TreeNode('') for item in data: node = root for name in item.split('.'): existing_child = next((child for child in node.children if child.name == name), None) if existing_child: node = existing_child else: new_child = TreeNode(name) node.add_child(new_child) node = new_child return root def generate_go_struct(struct_data): struct_name = struct_data['struct_name'] fields = struct_data['fields'] go_struct = f"type {struct_name} struct {{\n" for field in fields: field_name = field['name'] field_type = field['type'] field_default_val = str(field['default_val']) json_key=field['json_key'] toml_key=field['toml_key'] tail_part=f"\t{field_name} {field_type} `json:\"{json_key},omitempty\" toml:\"{toml_key}\"`\n\n" if pd.isna(field['default_val']): go_struct += tail_part else: field_default_val = "\t// +kubebuilder:default:=" + field_default_val go_struct += field_default_val + "\n" + tail_part go_struct += "}\n\n" return go_struct def write_go_file(go_structs, file_path): with open(file_path, 'w') as file: for go_struct in go_structs: file.write(go_struct) def create_new_struct(struct_name): struct_name = "Configurations" if struct_name == "" else struct_name struct_dict = { "struct_name": struct_name, "fields": [] } return struct_dict def add_field(struct_dict, field_name, field_type,default_val,json_key, toml_key): field_dict = { "name": field_name, "type": field_type, "default_val": default_val, "json_key":json_key, "toml_key":toml_key } struct_dict["fields"].append(field_dict) return struct_dict def traverse_tree(root): queue = deque([root]) while queue: node = queue.popleft() filtered_df = df[df['yaml_key'] == node.path] go_var = filtered_df['go_var'].values[0] if not filtered_df.empty else None go_type = filtered_df['go_type'].values[0] if not filtered_df.empty else None if node.path=="": go_type="Configurations" # The structs themselves current_struct = create_new_struct(go_type) for child in node.children: if (node.name!=""): child.path=node.path+"."+child.name else: child.path=child.name filtered_df = df[df['yaml_key'] == child.path] go_var = filtered_df['go_var'].values[0] if not filtered_df.empty else None go_type = filtered_df['go_type'].values[0] if not filtered_df.empty else None default_val = filtered_df['default_val'].values[0] if not filtered_df.empty else None # Struct fields json_key = filtered_df['yaml_key'].values[0].split('.')[-1] if not filtered_df.empty else None toml_key = filtered_df['toml_key'].values[0].split('.')[-1] if not filtered_df.empty else None current_struct = add_field(current_struct, go_var, go_type,default_val,json_key, toml_key) if (child.children): # Add each child to the queue for processing queue.append(child) go_struct = generate_go_struct(current_struct) # print(go_struct,"\n") structs.append(go_struct) write_go_file(structs, "output.go") csv_file = "~/Downloads/my_configs.csv" df = pd.read_csv(csv_file) sample_data=df['yaml_key'].values.tolist() # Create the tree tree = create_tree(sample_data) # Traverse the tree traverse_tree(tree)
Terima kasih banyak atas bantuan anda!
Atas ialah kandungan terperinci Tukar nilai yang dipisahkan titik kepada struct Go menggunakan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!