Question

我想解析文件中的数据，并且我想要验证每一行数据。想象一下，文件的前几行看起来像这样：

id|date|rate|notes
1|2016-07-23|0.765|foo
2|2016-07-23|0.432| 
1|2016-07-24|0.697|bar

我想确保date和rate值有效，并且我有可以检查它们的函数。如果输入有效，这些函数返回一个值，如果输入有效则返回错误。 E.g：

def validate_date(string):
    parts = [int(x) for x in string.split("-")
    return datetime.date(*parts)

我不关心id或notes字段的值。所以我可以这样做：

validators = dict()
validators['id'] = lambda x: x 
validators['date'] = validate_date
validators['rate'] = validate_rate
validators['notes'] = lambda x: x

然后，一旦我读完每一行（作为字典），我就可以像这样验证每个字段：

output = dict()
for key, value in line.iteritems()
    output[key] = validators[key](value)
return output

这一切都很棒。问题是我要解析的文件实际上有几十个我不关心的字段，而且我只做了一些。因此，我不想手动定义像validators['id'] = lambda x: x这样的行，而是使用像defaultdict之类的东西来返回一个只返回输入的函数。但是，如果我尝试：

def do_nothing(x):
    return x

foo = defaultdict(do_nothing)
foo['bar'](1)

我收到错误：do_nothing() takes exactly 1 argument (0 given)。

有没有办法创建类似defaultdict的东西，但会返回一个可以参数的对象？

Answer 1

defaultdict返回由其默认函数创建的内容，因此您只需要do_nothing返回一个需要一个参数的可调用对象。您根本不需要do_nothing，只需

 validators = collections.defaultdict(lambda: lambda x: x)

现在defaultdict会返回lambda x: x，其中包含一个参数，因此您可以执行

validators['foo'](1)

并使用1调用lambda。

类似字典的类，默认为不执行任何操作的函数

1 个答案: