我已经得到了一个应用程序的配置文件，它是一个python文件，包含一个dict，我正在运行一个AWS lambda函数，从S3获取这个conf文件，更改其中的三个变量，然后将一个副本推回到S3。有什么简单的方法吗？一位同事说要尝试Jinja模板，但似乎仅限于HTML文件
谢谢
python配置文件的示例如下。我需要改变“alpha”和“cycles”变量
import zutil
alpha = 2.13
cycles = 100
def my_transform(x, y, z):
v = [x, y, z]
v = zutil.rotate_vector(v, alpha, 0.0)
return {'v1': v[0], 'v2': v[1], 'v3': v[2]}
parameters = {
# units for dimensional quantities
'units': 'SI',
# reference state
'reference': 'IC_1',
'time marching': {
'unsteady': {
'total time': 1.0,
'time step': 1.0,
'order': 'second',
},
'scheme': {
'name': 'lu-sgs',
'stage': 1,
#'name' : 'runge kutta',
#'stage': 5,
},
'lu-sgs': {
'Number Of SGS Cycles': 8,
'Min CFL': 0.1,
'Max CFL': 5.0,
'Include Backward Sweep': True,
'Include Relaxation': True,
'Jacobian Update Frequency': 1,
'Jacobian Epsilon': 1.0e-08,
'CFL growth': 1.05,
'Use Rusanov Flux For Jacobian': 'true',
'Finite Difference Jacobian': 'false',
},
'multigrid': 10,
'cfl': 2.5,
'cfl transport': 2.5 * 0.5,
'ramp': {'initial': 1.0, 'growth': 1.1},
'cycles': cycles,
},
'equations': 'RANS',
'RANS': {
'order': 'euler_second',
'limiter': 'vanalbada',
'precondition': 'true',
'turbulence': {
'model': 'sst',
},
},
'material': 'air',
'air': {
'gamma': 1.4,
'gas constant': 287.0,
'Sutherlands const': 110.4,
'Prandtl No': 0.72,
'Turbulent Prandtl No': 0.9,
},
'IC_1': {
'temperature': 310.928,
'pressure': 101325.0,
'alpha': alpha, # User defined variable used for post processing
'V': {
'vector': zutil.vector_from_angle(alpha, 0.0),
'Mach': 0.85,
},
'Reynolds No': 5.0e6,
'Reference Length': 275.8,
'turbulence intensity': 1.e-4,
'eddy viscosity ratio': 0.1,
},
'BC_1': {
'ref': 7,
'type': 'symmetry',
},
'BC_2': {
'ref': 3,
'type': 'wall',
'kind': 'noslip',
},
'BC_3': {
'ref': 9,
'type': 'farfield',
'condition': 'IC_1',
'kind': 'riemann',
},
'write output': {
'format': 'vtk',
'surface variables': ['V', 'p', 'T', 'rho', 'walldist', 'yplus', 'mach', 'cp', 'eddy', 'pressureforce', 'frictionforce'],
'volume variables': ['V', 'p', 'T', 'rho', 'walldist', 'mach', 'cp', 'eddy'],
'frequency': 500,
},
'report': {
'frequency': 10,
'forces': {
'FR_1': {
'name': 'wall',
'zone': [9, 10, 11, 12, 13],
'transform': my_transform,
'reference area': 594720.0 * 0.5, # half model area # half model area # half model area
},
},
},
}
Jinja2当然可以做到。但是否值得做是另一个问题
我对你的文件做了一点修改，使它可以被jinja2渲染
下面是如何使用jinja2渲染它。假设路径\1是配置文件的路径。路径2是新配置文件的路径
我找到了一个解决方案，它并不漂亮，正如SRC提到的，它是一个不好的解决方案，不应该用在任何真实的东西上，但它是有效的
我听取了milo的建议，并将reference control.py文件转换为Jinja模板，如下所示：
import jinja2 from sys import argv pyConf = """ import zutil alpha = {{alpha}} cycles = {{cycles}} def my_transform(x,y,z): v = [x,y,z] v = zutil.rotate_vector(v,alpha,0.0) return {'v1' : v[0], 'v2' : v[1], 'v3' : v[2]} parameters = { # units for dimensional quantities 'units' : 'SI', # reference state 'reference' : 'IC_1', 'time marching' : { 'unsteady' : { 'total time' : 1.0, 'time step' : 1.0, 'order' : 'second', }, 'scheme' : { 'name' : 'lu-sgs', 'stage': 1, #'name' : 'runge kutta', #'stage': 5, }, 'lu-sgs' : { 'Number Of SGS Cycles' : 8, 'Min CFL' : 0.1, 'Max CFL' : 5.0, 'Include Backward Sweep' : True, 'Include Relaxation' : True, 'Jacobian Update Frequency' : 1, 'Jacobian Epsilon' : 1.0e-08, 'CFL growth' : 1.05, 'Use Rusanov Flux For Jacobian' : 'true', 'Finite Difference Jacobian' : 'false', }, 'multigrid' : 10, 'cfl': 2.5, 'cfl transport' : 2.5*0.5, 'ramp': { 'initial': 1.0, 'growth': 1.1 }, 'cycles' : cycles, }, 'equations' : 'RANS', 'RANS' : { 'order' : 'euler_second', 'limiter' : 'vanalbada', 'precondition' : 'true', 'turbulence' : { 'model' : 'sst', }, }, 'material' : 'air', 'air' : { 'gamma' : 1.4, 'gas constant' : 287.0, 'Sutherlands const': 110.4, 'Prandtl No' : 0.72, 'Turbulent Prandtl No' : 0.9, }, 'IC_1' : { 'temperature':310.928, 'pressure':101325.0, 'alpha': alpha, # User defined variable used for post processing 'V': { 'vector' : zutil.vector_from_angle(alpha,0.0), 'Mach' : 0.85, }, 'Reynolds No' : 5.0e6, 'Reference Length' : 275.8, 'turbulence intensity':1.e-4, 'eddy viscosity ratio':0.1, }, 'BC_1' : { 'ref' : 7, 'type' : 'symmetry', }, 'BC_2' : { 'ref' : 3, 'type' : 'wall', 'kind' : 'noslip', }, 'BC_3' : { 'ref' : 9, 'type' : 'farfield', 'condition' : 'IC_1', 'kind' : 'riemann', }, 'write output' : { 'format' : 'vtk', 'surface variables': ['V','p','T','rho','walldist','yplus','mach','cp','eddy','pressureforce','frictionforce'], 'volume variables': ['V','p','T','rho','walldist','mach','cp','eddy'], 'frequency' : 500, }, 'report' : { 'frequency' : 10, 'forces' : { 'FR_1' : { 'name' : 'wall', 'zone' : [9,10,11,12,13], 'transform' : my_transform, 'reference area' : 594720.0*0.5, # half model area # half model area # half model area }, }, }, } """ template = jinja2.Template(pyConf) print template.render(alpha = argv[1], cycles = argv[2])；然后我修改了lambda函数，得到这个模板，执行它，它将现在呈现的控制文件打印到stdio，在lambda函数中，我为exec函数重定向了stdio，在那里我可以捕获它并将它流到一个S3对象中，然后将它推回到S3
找到了重定向stdiohere的想法
为了扩展，我将通过stdin传递lambda函数作为jinja模板的参数