Python嵌套数据持久化

Question

我需要一种存储系统配置数据的方法，并且我发现使用嵌套类很容易理解/理解：

>>> class syscnf:
...     class netwrk:
...         class iface:
...             class eth0:
...                 address = '192.168.0.100'
...                 netmask = '255.255.255.0'
...                 mtu = 1500
...             class eth1:
...                 address = '172.25.0.23'
...                 netmask = '255.255.255.128'
...         class route:
...             default = '192.168.0.1'
>>>
>>> print syscnf.netwrk.iface.eth0.address
192.168.0.100
>>> 

但是这个结构不能被修改和保存。我知道我可以把它放在键/值对中：

syscnf.netwrk.iface.eth0.address => 192.168.0.100
syscnf.netwrk.iface.eth0.netmask => 255.255.255.0
syscnf.netwrk.route.default => 192.168.0.1
syscnf.... etc

但这似乎很难管理，而且容易出错？

或者，我可以将其保存在sqlite DB中，但之后我将需要一个新的表，并且每个最后级别的配置数据的模式以及在sqlite中存储的酸洗数据似乎很难管理。

我需要一种在嵌入式平台上持久化这些数据的方法，所以它需要依赖于纯python和包含的模块(或者非常容易交叉编译-我没有尝试过，但ZODB读起来很容易交叉编译等等)

你用了什么灵活和直接的东西？它不需要高性能，并发会很好，但不是“必需的”。

我从来没有做过这样的事情，希望你们有一些见解/经验想要分享！

Answer 1

我同意Ignacio Vazquez-艾布拉姆斯的观点，使用类似JSON的结构将使其更容易使用，这意味着您可能会有如下结构：

syscnf = {
  'netwrk': {
    'iface': {
       'eth0': {
          'address': '192.168.0.100',
          'netmask': '255.255.255.0',
          'mtu': 1500,
        }
        # ...
     }
     'route': {
        'default': '192.168.0.1',
     }
  }
}

也就是说，主要是字典中的字典(以及字符串、数字和列表等其他值)。然后你需要访问像字典这样的元素，而不是类，例如，

print syscnf['netwrk']['iface']['eth0']['address']

而不是：

print syscnf.netwrk.iface.eth0.address

然后，您可以只使用json或simplejson模块(或者甚至是很好的旧的pickle/cPickle)来序列化。

当然，你确实失去了一些漂亮的东西，却得到了一堆括号。如果这对你来说很重要，那么你可以尝试像YAML (Python模块可用)这样的东西，或者你可以保留现有的东西，手写一个转换器，递归地用字典替换类，用它的dir()的成员为键的字典，删除像文档和模块这样的东西。

例如，

from types import ClassType
def jsonize_class( klass ):
  def recurse( child ):
    return jsonize_class(child) if isinstance(child, ClassType) else child
  def entry( key ):
    return key, recurse( getattr(klass,key) )
  return dict(( entry(key) for key in dir(klass) if not key.startswith('__') ))

然后，它会将您已经使用的格式的类转换为类似json的结构：

>>> class bob:
...     x = 9
...     y = "hello"
...     class job:
...             bill = 999
...     class rob:
...             pass
... 
>>> jsonize_class(bob)
{'y': 'hello', 'x': 9, 'job': {'bill': 999}, 'rob': {}}

然后，要获取序列化的JSON对象并以您喜欢的方式访问它，您可以颠倒这个过程：

from types import DictType
def classize_json( the_json ):
  if isinstance( the_json, DictType ):
    class returned_class: pass
    for key, val in the_json.iteritems():
      setattr( returned_class, key, classize_json(val) )
    return returned_class
  else:
    return the_json

例如：

>>> jBob = jsonize_class(bob)
>>> jBob
{'y': 'hello', 'x': 9, 'job': {'bill': 999}, 'jimmy': 99, 'rob': {}}
>>> cBob = classize_json(jBob)
>>> cBob.y
'hello'
>>> cBob.job.bill
999
>>> cBob.jimmy
99

Answer 2

所有酷孩子都用json。此外，让您的结构使用实例而不是裸类将使其更容易序列化。