按模式序列化对象的工具
schemaconvertor的Python项目详细描述
schemaconvertor提供了一种使用schema来转换对象的方法，通过schema，可以指定该对象序列化的部分和对应的类型，其结果可以进一步序列化为json。
安装：pip install schemaconvertor
版本：0.3
演示
假设有个简单的数据类型User：
fromcollectionsimportnamedtupleUser=namedtuple("User",["name","password","age"])
可以通过指定schema来转换对象：
schema={"type":"object","properties":{"name":{"type":"string"},"age":{"type":"integer"}}}user=User(name="lyc",password="schemaconvertor",age="24")fromschemaconvertor.convertorimportconvert_by_schemaprintconvert_by_schema(user,schema)
输出： > {‘age’: 24, ‘name’: ‘lyc’}
更多示例：demo 0.3
说明
基本字段
version
version字段标识着Schema版本。
description
description字段标识着Schema说明。
encoding
encoding指定Schema的string字段的字符编码，默认是utf-8 。
decoderrors
decoderrors指定Schema的string字段解码失败的操作，用于str.decode的第二个参数，主要有strict ，ignore ，replace 三种可选参数，默认是strict。
type
type字段指定对应待转换数据的最终类型，主要类型对应如下表：
| type | Python |
|---|---|
| string | unicode |
| object | dict |
| integer | int |
| float | float |
| number | int/float |
| boolean | bool |
| dict | dict |
| array | list |
| null | NoneType |
| raw | object |
type字段直接影响转换行为，因此基本上每个Schema都需指定type，为简化表达，当一个Schema仅有type一项时，可以直接使用type的值简化表示为Schema。
typeOf
当前仅在声明typeOf字段时可以不指定type，typeOf指示如何根据数据的类型选择对应的Schema。可以使用真实的Python类型或类型元组作为key（作为isinstance的第二个参数）。
default
default字段仅用在typeOf字段内，用于指示缺省类型表示的Schema。
items
items字段仅在type为array时生效，用于描述序列中的每一项对应的Schema。
properties
items字段仅在type为dict或object时生效，指定给出的项的Schema（没有指定的项不会处理）。
patternProperties
items字段仅在type为dict或object时生效，指定符合给定的正则表达式的项的Schema（使用re.search匹配）。
附加信息
- Schema使用lazy compile方式，仅在转换使用时自动编译，初始化代价极小。
- 子Schema中如无显式声明，version ，description ，encoding ，decoderrors 自动继承父Schema对应的值。
- typeOf能够识别继承关系，但针对使用数据真实类型的情况有优化。
- typeOf指定多种类型时不要使用list等非hashable类型。
- 对于object 的情况是使用ObjAsDictAdapter将数据包装成类dict对象进行转换的。
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