嵌套对象操纵
nob的Python项目详细描述
nob：嵌套对象操纵器
json是嵌套数据交换和对象关系的一种非常流行的格式 映射（orm）是帮助开发人员理解大型json的一种流行方法 对象，通过将对象映射到数据。然而，在某些情况下，嵌套 可能很深，而且很难与对象映射。这是诺布可以去的地方 有用：它提供了一组简单的工具来浏览和编辑任何嵌套的数据 （python本地指令和列表）。
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用法
实例化
nob.tree对象可以直接从python字典实例化：
t = Tree({
'key1': 'val1',
'key2': {
'key3': 4,
'key4': {'key5': 'val2'},
'key5': [3, 4, 5]
},
'key5': 'val3'
})
要从json（或yaml）文件创建树
致构造器：
import json
with open('file.json') as fh:
t2 = Tree(json.load(fh))
import yaml
with open('file.yml') as fh:
t3 = Tree(yaml.load(fh))
类似地，要从树创建json（yaml）文件，可以使用：
with open('file.json', 'w') as fh:
json.dump(t2.val, fh)
with open('file.yml', 'w') as fh:
yaml.dump(t3.val, fh)
基本操作
变量t现在保存一个树，即对实际数据的引用。然而，
对于许多实际情况，使用子树是很有用的。nob提供了一个有用的
为此，classtreeview。它处理的大部分和主树一样，
但是在treeview上执行的更改会影响链接的主tree实例
去。实际上，任何对t键的访问都会生成一个treeview实例，例如：：
tv1 = t['/key1'] # TreeView(/key1)
tv2 = t['key1'] # TreeView(/key1)
tv3 = t.key1 # TreeView(/key1)
tv1 == tv2 == tv3 # True
请注意，完整路径和简单键都是有效的
标识符。简单键也可以称为属性，使用t.key1
要访问嵌套对象中存储的实际值，只需使用.val
方法：< > >
tv1.val >>> 'val1'
t.key1.val >>> 'val1'
要为此节点分配新值，可以直接在treeview实例上执行此操作：
t.key1 = 'new'
tv1.val >>> 'new'
t.val['key1'] >>> 'new'
当然，由于python变量的工作方式，您不能简单地将值赋给
tv1，因为这会覆盖它的内容：
tv1 = 'new'
tv1 >>> 'new'
t.val['key1'] >>> 'val1'
如果您发现自己有一个要直接编辑的treeview对象，
您可以使用。set方法：
tv1 = t.key1
tv1.set('new')
t.val['key1'] >>> 'new'
因为嵌套对象可以同时包含dict和list，所以整数有时是 需要用作键：
t['/key2/key5/0'] >>> TreeView(/key2/key5/0)
t.key2.key5[0] >>> TreeView(/key2/key5/0)
t.key2.key5['0'] >>> TreeView(/key2/key5/0)
但是，由于python不支持以整数开头的属性，因此 列表没有属性支持。仅密钥访问（完整路径、整数索引或其 支持字符串化的对应项。
智能钥匙接入
在一个简单的嵌套字典中，对'key1'的访问只需使用：
t = Tree({
'key1': 'val1',
'key2': {
'key3': 4,
'key4': {'key5': 'val2'},
'key5': [3, 4, 5]
},
'key5': 'val3'
})
如果您要查找例如key3，则需要编写：
t = Tree({
'key1': 'val1',
'key2': {
'key3': 4,
'key4': {'key5': 'val2'},
'key5': [3, 4, 5]
},
'key5': 'val3'
})
但是，对于深嵌套对象，这可能是一项繁重的工作，并且很难
读。nob为您提供了一种智能的方法来查找唯一的密钥：
t = Tree({
'key1': 'val1',
'key2': {
'key3': 4,
'key4': {'key5': 'val2'},
'key5': [3, 4, 5]
},
'key5': 'val3'
})
注意，属性访问t.key3的行为类似于简单的键访问t['key3']。这个
当密钥在树中不唯一时会有一些影响。假设我们希望
访问键5。让我们尝试使用属性访问：
t = Tree({
'key1': 'val1',
'key2': {
'key3': 4,
'key4': {'key5': 'val2'},
'key5': [3, 4, 5]
},
'key5': 'val3'
})
key5不是唯一的（它在树中出现了3次），t.key5不是唯一的
具体的，nob不知道返回哪一个。在这种情况下，我们有
有几种可能性，具体取决于我们正在寻找的键5
t = Tree({
'key1': 'val1',
'key2': {
'key3': 4,
'key4': {'key5': 'val2'},
'key5': [3, 4, 5]
},
'key5': 'val3'
})
这里有一点需要解包：
- 第一个
key5在treeviewt.key4中是唯一的（并且key4本身就是 唯一），因此t.key4.key5正确找到它。 - 第二个是复杂的：
key2是唯一的，但是key5对于t.key2仍然不是唯一的。 与全路径访问相比，没有太多优势t['/key2/key5'] - 最后一罐不能使用其路径中的键来解析，因为没有键。这个 唯一的解决方案是使用完整路径。
其他树工具
路径：任何树（或树视图）对象都可以自省以找到其所有有效路径：
t = Tree({
'key1': 'val1',
'key2': {
'key3': 4,
'key4': {'key5': 'val2'},
'key5': [3, 4, 5]
},
'key5': 'val3'
})
查找：为了方便在此路径列表中搜索，可以使用.find方法：
t = Tree({
'key1': 'val1',
'key2': {
'key3': 4,
'key4': {'key5': 'val2'},
'key5': [3, 4, 5]
},
'key5': 'val3'
})
如前所述，这些列表的元素不是字符串，而是path对象
下面，
iterable:任何树或树视图也都是iterable，生成其子级：
t = Tree({
'key1': 'val1',
'key2': {
'key3': 4,
'key4': {'key5': 'val2'},
'key5': [3, 4, 5]
},
'key5': 'val3'
})
复制：要制作树的独立副本，请使用其.copy（）方法：
t = Tree({
'key1': 'val1',
'key2': {
'key3': 4,
'key4': {'key5': 'val2'},
'key5': [3, 4, 5]
},
'key5': 'val3'
})
也可以从任何树视图生成新的独立树：
t = Tree({
'key1': 'val1',
'key2': {
'key3': 4,
'key4': {'key5': 'val2'},
'key5': [3, 4, 5]
},
'key5': 'val3'
})
路径
所有路径都使用nob.path类在内部存储。路径已满
（w.r.t.它们的树或树视图），本质上是一个键列表
构成嵌套地址。然而，它们可以被等同地视为
带有分隔符的unix类型路径字符串。下面是一些示例
import json
with open('file.json') as fh:
t2 = Tree(json.load(fh))
import yaml
with open('file.yml') as fh:
t3 = Tree(yaml.load(fh))
这些可以帮助您自己操纵路径，就像使用
指向树或树视图对象的字符串也接受路径对象。所以说
您可以在一个位置访问list_of_keys中的键，但也可以
存在于树的其他地方。您可以使用例如：：
import json
with open('file.json') as fh:
t2 = Tree(json.load(fh))
import yaml
with open('file.yml') as fh:
t3 = Tree(yaml.load(fh))
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