将文本数据编码和解码为丰富的python数据结构
stypes的Python项目详细描述
将文本数据编码并解码为富python数据结构
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stypes是写入
的文本解析、转换和格式化库，可有效处理大型固定宽度文本记录数据文件。使用文本布局规范将文本
流转换为字典、列表、元组、命名元组、有序字典
等还支持嵌套数据结构和重复元素。
库的主要设计目标之一是处理COBOL系统中常见的基于文本的记录数据当然，库可以用来处理任何固定布局的文本数据。
Numeric（'999V99'））]
text=“Johnson 2109750”
rec=spec.unpack（text）
assert rec.name==“Johnson”
assert rec.age==21
assert rec.weight==Decimal（“97.5”）
以及一个更有趣的例子，它使用
记录列表的嵌套数据结构并实际更新记录。
：
导入数组，Dict，Integer，Numeric
item=Dict（[（“行号”，Integer（2）），
（“item\u no”，Integer（5）），
（“总计”，Numeric（“999.99”））））
invoice=Dict（[
（“发票号”，Integer（4）），
（“总计”，Numeric（“999.99”）），
（“项”，数组（3（项目）））））））
>text=“0001200.4501000000004002.0002000006198.50”
>rec=invoice.unpack（inv）
rec现在是
{invoice{invoice{invoice{inv:1，
'items'：[{'item{'item{'item{'item{'item{'item{'item{'item{'item{'item{'u{'item{'item{'u{'item{'item{'item{br/>（invv）{br/>（inv r）{r{rec：None，“total”：None}]，
“total”：decimal（'200.45'）}
“总计”：十进制（“20”）}
数据
----------
Stypes采用的方法是文本数据中的错误不是例外。
数据错误是预期的，应该在
程序的正常流程中处理。
Stypes包含未转换值的概念。当分析无法将
反序列化为目标格式的文本时，会将一个未转换的值实例放在
它的位置所有容器对象都有一个has-unerted（）方法，该方法允许
客户端代码轻松检测是否有错误。
：
fmt=list（[numeric（'99v9'），integer（4）]）
rec=fmt.unpack（“44x001a”）
print rec
[<；unertedvalue string='44x'reason=”应为1位数字。找到'x'>；，
<；unertedvalue string='001A'reason='需要整数的所有数字'>；]
assert rec.has_unerted（）==true
print rec[0].reason
“需要1位数字。找到“x”
installation
-
可以使用pip安装stypes
：
pip install stypes
/
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stypes是写入
的文本解析、转换和格式化库，可有效处理大型固定宽度文本记录数据文件。使用文本布局规范将文本
流转换为字典、列表、元组、命名元组、有序字典
等还支持嵌套数据结构和重复元素。
库的主要设计目标之一是处理COBOL系统中常见的基于文本的记录数据当然，库可以用来处理任何固定布局的文本数据。
Numeric（'999V99'））]
text=“Johnson 2109750”
rec=spec.unpack（text）
assert rec.name==“Johnson”
assert rec.age==21
assert rec.weight==Decimal（“97.5”）
以及一个更有趣的例子，它使用
记录列表的嵌套数据结构并实际更新记录。
：
导入数组，Dict，Integer，Numeric
item=Dict（[（“行号”，Integer（2）），
（“item\u no”，Integer（5）），
（“总计”，Numeric（“999.99”））））
invoice=Dict（[
（“发票号”，Integer（4）），
（“总计”，Numeric（“999.99”）），
（“项”，数组（3（项目）））））））
>text=“0001200.4501000000004002.0002000006198.50”
>rec=invoice.unpack（inv）
rec现在是
{invoice{invoice{invoice{inv:1，
'items'：[{'item{'item{'item{'item{'item{'item{'item{'item{'item{'item{'u{'item{'item{'u{'item{'item{'item{br/>（invv）{br/>（inv r）{r{rec：None，“total”：None}]，
“total”：decimal（'200.45'）}
“总计”：十进制（“20”）}
数据
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Stypes采用的方法是文本数据中的错误不是例外。
数据错误是预期的，应该在
程序的正常流程中处理。
Stypes包含未转换值的概念。当分析无法将
反序列化为目标格式的文本时，会将一个未转换的值实例放在
它的位置所有容器对象都有一个has-unerted（）方法，该方法允许
客户端代码轻松检测是否有错误。
：
fmt=list（[numeric（'99v9'），integer（4）]）
rec=fmt.unpack（“44x001a”）
print rec
[<；unertedvalue string='44x'reason=”应为1位数字。找到'x'>；，
<；unertedvalue string='001A'reason='需要整数的所有数字'>；]
assert rec.has_unerted（）==true
print rec[0].reason
“需要1位数字。找到“x”
installation
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可以使用pip安装stypes
：
pip install stypes
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欢迎加入QQ群-->： 979659372
