python - 即时从 YAML/JSON 创建模型

Question

我正在尝试 MongoEngine ，一个用于 Python 的 DRM 库，可与 MongoDB 一起使用。我可以从网站定义一个像这个例子这样的模型:

class User(Document):
    email = StringField(required=True)
    first_name = StringField(max_length=50)
    last_name = StringField(max_length=50)

它就像一个魅力，MongoEngine 真的很棒。好吧，我想更进一步，想知道我是否可以在 JSON 或 YAML 文件中的某处定义我的模型，或者其他任何东西，然后使用它创建模型。所以这个声明在 JSON 中看起来像这样:

{
    "model":"User",
    "fields":{
        "email":{
            "type":"string",
            "required":"true"
        },
        "first_name":{
            "type":"string",
            "max_length":"50"
        },
        "last_name":{
            "type":"string",
            "max_length":"50"
        }
    }
}

然后我会解析这个 JSON 并使用它创建一个模型。可能它只是我每次修改模型定义时执行的单个导入操作，或者它可能每次都可以解析整个 JSON。那是个好场景吗？我只想让将要使用该应用程序的人定义他们自己的模型，而不必深入研究代码。任何关于如何创建动态模型的想法都将受到赞赏

Answer 1

如果您要使用 YAML，pyyaml完全无痛，并使用 python 的内置类型(或者您定义的更复杂的类型)自动输出数据结构。

无论如何，我也强烈推荐Rx作为验证器，因此您可以轻松验证加载文件的完整性。*

至于使用它来创建模型，您可以使用内置函数 type (不是 type(object)，而是 type(name, bases, dict))...“[r]返回一个新的类型对象。这本质上是一个动态的类声明的形式。”

所以，你可以调用:

def massage(fields_dict):
    #transform your file format into a valid set of fields, and return it

user_class = type(yaml_data['model'], Document, massage(yaml_data['fields']) )

*巧合的是，我在过去的八个小时里同时使用了这两种方法 - 它们可以轻松地协同工作，例如:

import yaml
import Rx

data = yaml.load(open("foo.yaml")
rx = Rx.Factory({ "register_core_types": True })
schema = rx.make_schema(yaml.load(open("schema.yaml")))

if not schema.check(data):
    raise ValueError("data file contents are not in a valid format")