Eine String-Darstellung eines Wörterbuchs in ein Wörterbuch umwandeln?

Question

Wie kann ich die str Darstellung einer dict wie etwa die folgende Zeichenkette, in eine dict ?

s = "{'muffin' : 'lolz', 'foo' : 'kitty'}"

Ich ziehe es vor, nicht zu verwenden eval . Was kann ich noch verwenden?

Der Hauptgrund dafür ist, dass eine Klasse, die ein Kollege von mir geschrieben hat, alle Eingaben in Strings umwandelt. Ich bin nicht in der Stimmung zu gehen und seine Klassen zu ändern, um mit diesem Problem umzugehen.

Answer 1

Sie können die integrierte ast.literal_eval :

>>> import ast
>>> ast.literal_eval("{'muffin' : 'lolz', 'foo' : 'kitty'}")
{'muffin': 'lolz', 'foo': 'kitty'}

Dies ist sicherer als die Verwendung von eval . Wie es in den eigenen Unterlagen heißt:

\>>> help(ast.literal\_eval)
Help on function literal\_eval in module ast:

literal\_eval(node\_or\_string)
    Safely evaluate an expression node or a string containing a Python
    expression.  The string or node provided may only consist of the following
    Python literal structures: strings, numbers, tuples, lists, dicts, booleans,
    and None.

Zum Beispiel:

>>> eval("shutil.rmtree('mongo')")
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<string>", line 1, in <module>
  File "/opt/Python-2.6.1/lib/python2.6/shutil.py", line 208, in rmtree
    onerror(os.listdir, path, sys.exc_info())
  File "/opt/Python-2.6.1/lib/python2.6/shutil.py", line 206, in rmtree
    names = os.listdir(path)
OSError: [Errno 2] No such file or directory: 'mongo'
>>> ast.literal_eval("shutil.rmtree('mongo')")
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/opt/Python-2.6.1/lib/python2.6/ast.py", line 68, in literal_eval
    return _convert(node_or_string)
  File "/opt/Python-2.6.1/lib/python2.6/ast.py", line 67, in _convert
    raise ValueError('malformed string')
ValueError: malformed string

Answer 2

https://docs.python.org/3.8/library/json.html

JSON kann dieses Problem lösen, obwohl sein Decoder doppelte Anführungszeichen um Schlüssel und Werte herum verlangt. Wenn Sie nichts gegen einen replace hack haben...

import json
s = "{'muffin' : 'lolz', 'foo' : 'kitty'}"
json_acceptable_string = s.replace("'", "\"")
d = json.loads(json_acceptable_string)
# d = {u'muffin': u'lolz', u'foo': u'kitty'}

HINWEIS: Wenn Sie einfache Anführungszeichen als Teil Ihrer Schlüssel oder Werte verwenden, wird dies aufgrund einer falschen Zeichenersetzung fehlschlagen. Diese Lösung wird nur empfohlen, wenn Sie eine starke Abneigung gegen die eval-Lösung haben.

Mehr über json single quote: jQuery.parseJSON wirft "Ungültiges JSON"-Fehler aufgrund von escapeten einfachen Anführungszeichen in JSON

Answer 3

Mit json.loads :

>>> import json
>>> h = '{"foo":"bar", "foo2":"bar2"}'
>>> d = json.loads(h)
>>> d
{u'foo': u'bar', u'foo2': u'bar2'}
>>> type(d)
<type 'dict'>

Answer 4

Zum Beispiel von OP:

s = "{'muffin' : 'lolz', 'foo' : 'kitty'}"

Wir können verwenden Yaml um mit dieser Art von Nicht-Standard-Json in String umzugehen:

>>> import yaml
>>> s = "{'muffin' : 'lolz', 'foo' : 'kitty'}"
>>> s
"{'muffin' : 'lolz', 'foo' : 'kitty'}"
>>> yaml.load(s)
{'muffin': 'lolz', 'foo': 'kitty'}

Answer 5

Zusammengefasst:

import ast, yaml, json, timeit

descs=['short string','long string']
strings=['{"809001":2,"848545":2,"565828":1}','{"2979":1,"30581":1,"7296":1,"127256":1,"18803":2,"41619":1,"41312":1,"16837":1,"7253":1,"70075":1,"3453":1,"4126":1,"23599":1,"11465":3,"19172":1,"4019":1,"4775":1,"64225":1,"3235":2,"15593":1,"7528":1,"176840":1,"40022":1,"152854":1,"9878":1,"16156":1,"6512":1,"4138":1,"11090":1,"12259":1,"4934":1,"65581":1,"9747":2,"18290":1,"107981":1,"459762":1,"23177":1,"23246":1,"3591":1,"3671":1,"5767":1,"3930":1,"89507":2,"19293":1,"92797":1,"32444":2,"70089":1,"46549":1,"30988":1,"4613":1,"14042":1,"26298":1,"222972":1,"2982":1,"3932":1,"11134":1,"3084":1,"6516":1,"486617":1,"14475":2,"2127":1,"51359":1,"2662":1,"4121":1,"53848":2,"552967":1,"204081":1,"5675":2,"32433":1,"92448":1}']
funcs=[json.loads,eval,ast.literal_eval,yaml.load]

for  desc,string in zip(descs,strings):
    print('***',desc,'***')
    print('')
    for  func in funcs:
        print(func.__module__+' '+func.__name__+':')
        %timeit func(string)        
    print('')

Ergebnisse:

*** short string ***

json loads:
4.47 µs ± 33.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
builtins eval:
24.1 µs ± 163 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
ast literal_eval:
30.4 µs ± 299 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
yaml load:
504 µs ± 1.29 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

*** long string ***

json loads:
29.6 µs ± 230 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
builtins eval:
219 µs ± 3.92 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
ast literal_eval:
331 µs ± 1.89 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
yaml load:
9.02 ms ± 92.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Schlussfolgerung: vorziehen. json.lädt