大量嵌套数据时如何使用python获取信息

Question

我有一个文本文件，其中包含一些要挖掘的数据。

结构如下图所示

name (personA {
    field1 : data1
    field2 : data2
    fieldN : dataN
    subfield() {
        fieldx1 : datax1
        fieldxN : dataxN
        }
    }
   name (personB {
    field1 : data11
    field2 : data12
    fieldN : data1N
    }

在某人的记录中，子字段不存在，在这种情况下，输出应指定子字段未知。 现在下面是我用来提取数据的代码

import re
data = dict()
with open('data.txt', 'r') as fin:
    FLAG, FLAGP, FLAGS = False, False, False
    for line in fin:
        if FLAG:
            if re.search('field1', line):
                d1 = line.split()[2]
                data['field1'] = d1
            if re.search('fieldN', line):
                dN = line.split()[2]
                data['fieldN'] = dN
                data['fieldxn'] = 'unknown'
                FLAGP = True
        if FLAGS:
            if re.search('fieldxN', line):
                dsN = line.split()[2]
                data['fieldxn'] = dsN

        if re.search('name\ \(', line):
            pn = line.split()[1]
            FLAG = True
            data['name'] = pn
        if re.search('subfield', line):
            FLAGS = True
        if len(data) == 4:
           if FLAGP:
               print data
               FLAGP = False
               FLAG = False
               FLAGS = False

输出如下所示

{'field1': 'data1', 'fieldN': 'dataN', 'name': '(personA', 'fieldxn': 'unknown'}
{'field1': 'data11', 'fieldN': 'data1N', 'name': '(personB', 'fieldxn': 'unknown'}

问题是我不知道在哪里打印数据，所以目前我正在使用以下陈述打印数据，这是错误的

if len(data) == 4:
    if FLAGP:
       print data
       FLAGP = False
       FLAG = False
       FLAGS = False

如果有人可以提出任何建议以正确检索数据，我将不胜感激

Answer 1

我将采用另一种方法来解析，将子字段（和其他字段）存储在字典中。

data = open('data.txt', 'rt').read()

### Given a string containing lines of "fieldX : valueY" 
### return a dictionary of values
def getFields(field_data):
    fields = {}
    if (field_data != None):
        field_lines = field_data.strip().split("\n")
        for pair in field_lines:
            name, value = pair.split(":")
            fields[name.strip()] = value.strip()
    return fields


### Split the data by name
people_data = data.strip().split("name (")[1:]

### Loop though every person record
for person_data in people_data:
    name, person_data = person_data.split(" {", 1)   # split the name and the fields
    # Split out the subfield data, if any
    subfield_data = None
    if (person_data.find("subfield()") > -1):
        field_data, subfield_data = person_data.split("subfield() {", 1)
        subfield_data = subfield_data.split("}")[0]
    # Separate the fields into single lines of pairs
    fields = getFields(field_data)
    # and any subfields
    subfields = getFields(subfield_data)

    print("Person: "+str(name))
    print("Fields: "+str(fields))
    print("Sub_Fields:"+str(subfields))

这给了我：

Person: personA
Fields: {'field1': 'data1', 'field2': 'data2', 'fieldN': 'dataN'}
Sub_Fields:{'fieldx1': 'datax1', 'fieldxN': 'dataxN'}
Person: personB
Fields: {'field1': 'data1', 'field2': 'data2', 'fieldN': 'dataN'}
Sub_Fields:{}

因此，您可以根据子字段是否为None或其他方式调整输出。 这样做的目的是使您的数据输入具有更灵活的结构，而不是像您一样进行“强力”解析。 在上面，我大量使用split()来提供更灵活的方式，而不是依靠查找确切的名称。 显然，这也取决于您的设计要求。