大家好， 我是四毛。

这一篇是关于glom的一个介绍与初步使用，后期会将里面的各种API再给大家介绍下，。

因为是边看，边练习，然后翻译，所以个人理解可能有偏差，有错误的地方，请大家指正。

首先，这个库是用来处理一些嵌套的数据的，作者也在PyCon 2018上做了个分享，老美的PyCon还是有点质量的，不像国内的，搞的什么玩意。  

视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=bTAFl8P2DkE&t=18m07s 

1. 官方文档地址

文档地址

2. 安装方法

pip install glom

3. 正式开始

glom，官方的说法是用PYTHONIC的方式来处理内嵌的数据。对于现实世界中的数据处理更加给力，现实世界中的数据，我的理解就是AJAX越来越流行了，处理这类数据会越来越频繁。有如下特点：

• 对于嵌套数据结构的基于路径式的访问

• 可读，有意义的错误消息

• 声明性数据转换，使用轻量级，Pythonic规范

• 内置数据探索和调试功能

     3.1 原始处理嵌套数据

下面的脚本包导入

from glom import glom

下面的data就是个简单的嵌套数据，一般都可以用下面几种方法进行处理

data = {'a': {'b': {'c': 'd'}}}
data['a']['b']['c']
data.get('a').get('b').get('c')
data.get('a', {}).get('b',{}).get('c')

但是当我们的数据改变成下面的这样时：

data2 = {'a': {'b': None}}
data2['a']['b']['c']
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: 'NoneType' object has no attribute '__getitem__'

会报错，而且由于是嵌套数据，从错误信息里我们只知道有个None值，但是到底谁是呢，是a，是b呢，反正肯定不是我们的朋友小哪吒。

    3.2 glom出场

那么glom怎么处理上面的数据呢？ 如其所言，路径式：

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

看起来还是很优雅， 很Pythonic。

data2 = {'a': {'b': None}}
glom(data2, 'a.b.c')

错误信息如下：

glom.core.PathAccessError: could not access 'c', part 2 of Path('a', 'b', 'c'), got error: AttributeError("'NoneType' object has no attribute 'c'",)

很明显，这个错误就很直观。 难道仅仅只有这个？当然不是

     3.2.1  Going Beyond Access

上面的是原标题，我的理解是不仅仅获取数据，还有别的呢。 首先，介绍两个基本的术语

target 目标数据，可以是字典，列表，或其他任意的对象
spec  我们想要的输出格式 【specifications】， 定义你自己所需要的格式

现在让我们跟随宇航员的脚步，探索太阳系吧。

• 获取某个行星的名字：

target = {'galaxy': {'system': {'planet': 'jupiter'}}}
# 这个格式就是需要个字段值，所以输出的就是个字段值
spec = 'galaxy.system.planet'
glom(target, spec)
# 'jupyter'

• 现在，宇航员们想把行星的名字放进一个列表中，数据是这样：

target = {'system': {'planets': [{'name': 'earth'}, {'name': 'jupiter'}]}}

• 通常，处理这样的话，都要写个循环，或者搞个列表解析式，那么glom怎么处理呢？

glom(target, ('system.planets', ['name']))
print glom(target, spec)
# ['earth', 'jupiter']

是不是很简单。那么现在新需求又来了，宇航员想得到下面这个数据里面的行星的卫星的数:

target = {'system': {'planets': [{'name': 'earth', 'moons': 1},
                                  {'name': 'jupiter', 'moons': 69}]}}

• glom解决方法：

# 自定义的格式
spec = {'names': ('system.planets', ['name']),
        'moons': ('system.planets', ['moons'])}
print glom(target, spec)
# {'moons': [1, 69], 'names': ['earth', 'jupiter']}

     3.2.2  Changing Requirements

Coalesce 是glom定义的一种结构，允许我们对于spec中的子spec进行进一步的处理，你只要在子spec中将可能存在的值定义好就行了，听起来有点绕，现在来梳理一下。

• 首先，子spec是什么？

spec = {'names': ('system.planets', ['name']),
         'moons': ('system.planets', ['moons'])}
# 以这个为例，这里面的system.planets就是个子spec

• 然后，使用其解析数据：

target = {'system': {
    'planets': [{'name': 'earth', 'moons': 1}, {'name': 'jupiter', 'moons': 69}],
}
}
spec = {'names': (Coalesce('system.planets', 'system.dwarf_planets'), ['name']),
         'moons': (Coalesce('system.planets', 'system.dwarf_planets'), ['moons'])}

print glom(target, spec)
# {'moons': [1, 69], 'names': ['earth', 'jupiter']}

• 接着当我们的数据变成了这个以后

target = {'system': {'dwarf_planets': [{'name': 'pluto', 'moons': 5},
                                        {'name': 'ceres', 'moons': 0}]}}
spec = {'names': (Coalesce('system.planets', 'system.dwarf_planets'), ['name']),
         'moons': (Coalesce('system.planets', 'system.dwarf_planets'), ['moons'])}
print glom(target, spec)
# {'moons': [5, 0], 'names': ['pluto', 'ceres']}

可以看到，依然可以使用相同的spec来解析不同的目标数据。 有意思的是，你可以在target里面同时写入plantes和dwarf_plants数据试试看，会返回什么数据。 【这里应该是个惰性的匹配，只要匹配到一个，后面的就不再去匹配了】

     3.2.3  True Python Native

真正的原生python 在glom里面，你可以传值给python里面的任意的函数 举例：

• 求和

target = {'system': {'planets': [{'name': 'earth', 'moons': 1},
                                  {'name': 'jupiter', 'moons': 69}]}}

print glom(target, {'moon_count': ('system.planets', ['moons'], sum)})

# {'moon_count': 70}

原教程这里还有个案例，但是我还没有理解好，就不写出来了，大家可以点击链接自己看一下。  

4. 结论

下一节，为大家带来其中一些重要的函数。 最后，在用的过程中，一直有个疑问，数据如下：

target = {
    'data': {
        'name': 'just_test',
        'likes': [{'ball': 'basketball'},
                  {'ball': 'football'},
                  {'water': 'swim'}]
    }
}

现在，我想返回的数据格式为：

{'name': 'just_for_test', 'likes': ['basketball', 'football', 'water']}

一开始我以为可以这么用：

spec = {
    'name': ('data.name'),
    'likes': ('data.likes', ['ball', 'water'] ),
}

但是不行，这样会报错。后来用了另外的方法：

spec = {
    'name': ('data.name'),
    'likes': ('data.likes', [lambda x: x.values()[0] if 'ball' or 'water' in x.keys() else ''] ),
}

print glom(target, spec)
# {'name': 'just_test', 'likes': ['basketball', 'football', 'swim']}

这样感觉很不爽啊，还望会的同学不吝赐教啊。