我是 Python 的新手，正在尝试找到最符合 Pythonic 的方法来解析来自 LDAP 查询的响应。到目前为止，我所做的一切都有效，但如果可能的话，我想让它更整洁。我的响应数据是这样的:
"[[('CN=LName\\, FName,OU=MinorUserGroup,OU=MajorUserGroup,DC=my,DC=company,DC=com', {'department': ['theDepartment'], 'mail': ['theEmail@mycompany.com']})]]"
在这些数据中，我真的只对 {} 中的字段感兴趣，这样我就可以将其放入字典中...
"department:theDepartment,mail:theEmail@mycompany.com"
我现在正在做的事情感觉(看起来)真的很蛮力，但确实有效。我添加了额外的评论并根据每个步骤正在做的事情输出结果，以尝试详细说明这一困惑局面。
#Original String
#"[[('CN=LName\\, FName,OU=MinorUserGroup,OU=MajorUserGroup,DC=my,DC=company,DC=com', {'department': ['theDepartment'], 'mail': ['theEmail@mycompany.com']})]]"
#split at open {, take the latter half
myDetails = str(result_set[0]).split('{')
#myDetails[1] = ["'department': ['theDepartment'], 'mail': ['theEmail@mycompany.com']})]]"]
#split at close }, take the former half
myDetails = str(myDetails[1]).split('}')
#myDetails[0] = ["'department': ['theDepartment'], 'mail': ['theEmail@mycompany.com']"]
#split at comma to separate the two response fields
myDetails = str(myDetails[0]).split(',')
#myDetails = ["'department': ['theDepartment']","'mail': ['theEmail@mycompany.com']"]
#clean up the first response field
myDetails[0] = str(myDetails[0]).translate(None, "'").translate(None," [").translate(None,"]")
#myDetails[0] = ["department:theDepartment"]
#clean up the second response field
myDetails[1] = str(myDetails[1]).translate(None," '").translate(None, "'").translate(None,"[").translate(None,"]")
#myDetails[1] = ["mail:theEmail@mycompany.com"]
虽然我非常喜欢“如果它没有坏，就不要修理它”，但我更喜欢效率。
编辑 根据@Mario 接受的答案，这最终对我有用
myUser = ast.literal_eval(str(result_set[0]))[0][1]
myUserDict = { k: v[0] for k, v in myUser.iteritems() }
请您参考如下方法:
相信您的输入并依靠其严格的规律性，这将解析您的示例数据并生成您期望的结果:
import ast
ldapData = "[[('CN=LName\\, FName,OU=MinorUserGroup,OU=MajorUserGroup,DC=my,DC=company,DC=com', {'department': ['theDepartment'], 'mail': ['theEmail@mycompany.com']})]]"
# Using the ast module's function is much safer than using eval. (See below!)
obj = ast.literal_eval(ldapData)[0][0]
rawDict = obj[1]
data = { k: v[0] for k, v in rawDict.iteritems() }
# The dictionary.
print data
使用大括号的行称为字典理解。
编辑:该线程的另一位用户建议使用 ast.literal_eval 函数。在研究了这个之后，我必须同意。 eval 函数将执行任何字符串。如果输入是这样的，你就会遇到大问题:
eval("__import__('os').system('rm -R *')")
另一方面，如果使用 ast 函数解析同一个字符串，则会出现异常:
>>> import ast
>>> ast.literal_eval("__import__('os').system('rm -R *')")
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/lib64/python2.7/ast.py", line 80, in literal_eval
return _convert(node_or_string)
File "/usr/lib64/python2.7/ast.py", line 79, in _convert
raise ValueError('malformed string')
ValueError: malformed string
>>>
可以在这里找到进一步的讨论:
http://nedbatchelder.com/blog/201206/eval_really_is_dangerous.html
模块的文档在这里:
