Addict 一个写起来令人极其舒适的字典模块

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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'}
}
}
}
}

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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'

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1.安装
你可以通过pip安装：

pip install addict

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或通过conda ：

conda install addict -c conda-forge

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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}}}}}

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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

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但mapping['a']不再与dictionary['a']相同。

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

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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

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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：

>>> mapping = Dict()
>>> mapping.keys = 2
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
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

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不过，你可以随意混合使用这两种语法：

>>> addicted.a.b['c'].d.e
2

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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 "", line 1, in
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

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不过，使用下面这种方式就可以：

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

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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)

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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 "", line 1, in
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'a'

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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())

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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'}
]

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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}}}