一日一技:字符串format忽略缺失的字段

简介: 一日一技:字符串format忽略缺失的字段

在一些大型项目的开发中,我们需要创建很多字符串模板,然后在需要的时候填入对应的信息。例如:

template_1 = '缺少参数:{field_name}'
template_2 = '网页请求失败,url: {url},状态码:{status},返回信息:{resp}'
template_3 = '其他未知错误:{e}'

当我们代码中遇到异常时,用字典的形式,返回格式化字符串所需要的字段,然后在一个专门的函数中统一组装报错信息,例如:

def make_request(url):
    resp = requests.get(url)
    if resp.status != 200:
        err_msg_field = {'url': url, 'status': status, 'resp': resp.text}
        raise RequestFail(err_msg_field=err_msg_field)
    return resp.json()
try:
    result = make_request(url)
except RequestFail as e:
    msg = template_2.format(**e.err_msg_field)
    ...用日志或者其他方式输出报错信息...
except Exception as e:
    msg = template_3.format(e=e)

.format有一个问题:参数中的字段可以比字符串实际需要的多,但不能少。例如:

也可以直接使用字典来传入:

如果字符串模板里面需要某个key,但是.format传入的参数又没有这个key,代码就会报错。

当项目代码规模变大以后,很容易出现传入的字典缺少值的情况。有没有办法让Python在遇到.format参数缺值的时候,自动忽略呢?

如果你使用Python 3,那么可以使用.format_map配合defaultdict来实现:

from collections import defaultdict
template_2 = '网页请求失败,url: {url},状态码:{status},返回信息:{resp}'
data = defaultdict(str, {'url': 'https://www.kingname.info', 'status': 500})
msg = template_2.format_map(data)
print(msg)

运行效果如下图所示:

如果你使用的是Python 2,那么可以这样写:

from collections import defaultdict
import string
string.Formatter().vformat
template_2 = '网页请求失败,url: {url},状态码:{status},返回信息:{resp}'
data = defaultdict(str, {'url': 'https://www.kingname.info', 'status': 500})
msg = string.Formatter().vformat(template_2, (), data)
print msg

运行效果如下图所示:

目录
相关文章
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Python 数据库访问与ORM框架——打造高效开发利器
Python 作为一门广泛使用的编程语言,其在数据库访问方面也有着较为成熟的解决方案,其中ORM框架更是成为了开发者们的首选。本文将介绍 Python 中数据库访问和 ORM 框架的基本概念,以及如何使用 SQLAlchemy 这一优秀的 ORM 框架进行开发。
|
监控 NoSQL
JLink + GDB 调试方法
本节主要介绍嵌入式开发中常用的JLink+GDB调试方法。 调试所需软件 J-link,可以从https://www.segger.com下载对应操作系统的软件包,然后安装(注意:segger是仿真器的名字,相当常用的一款,仿真器的接口也是固定的,一般开发版上都会带有这个调试接口,如图) 运行JLinkGDBServer 按照上图中的配置,配置GDBServer,然后点击OK,进入下一个界面 注意,如果硬件连接没有问题,那么上图中的J-Link和 Device栏中显示绿色,GDB显示为红色,因为我们还没有运行GDB软件。
8401 46
|
7月前
|
存储 弹性计算 人工智能
2025年阿里云企业云服务器ECS选购与配置全攻略
本文介绍了阿里云服务器的核心配置选择方法论,涵盖算力需求分析、网络与存储设计、地域部署策略三大维度。针对不同业务场景,如初创企业官网和AI模型训练平台,提供了具体配置方案。同时,详细讲解了购买操作指南及长期运维优化建议,帮助用户快速实现业务上云并确保高效运行。访问阿里云官方资源聚合平台可获取更多最新产品动态和技术支持。
|
存储 数据挖掘 数据格式
np.fromfile
np.fromfile“【5月更文挑战第22天】”
982 3
|
存储 缓存 编解码
|
搜索推荐 关系型数据库 MySQL
基于自己的数据库构建基于LLM的专属知识库
基于自己的数据库构建基于LLM的专属知识库
610 2
|
10月前
|
供应链 安全 区块链
掌握区块链技术:从基础到进阶的全方位指南
掌握区块链技术:从基础到进阶的全方位指南
|
11月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
一个 MySQL 数据库死锁的案例和解决方案
本文介绍了一个 MySQL 数据库死锁的案例和解决方案。
701 3
|
SQL 存储 监控
Hive 插入大量数据
【8月更文挑战第15天】
380 0
|
SQL Java 数据库连接
Mybatis的批量插入Bigdecimal会丢失精度
Mybatis的批量插入Bigdecimal会丢失精度
841 0