环境变量类似字典分组
项目描述
# dict-envy
环境变量类似字典分组 :sparkles
---
想象一下你有这样
```
COUNTRIES_GB_NAME="United Kingdom"
COUNTRIES_GB_TLD=.uk
COUNTRIES_HK_NAME=China
COUNTRIES_HK_TLD=.cn
```
通过简单的调用,你可以得到所有这些
```python
>>> import os
>>> import dictenvy
>>> import pprint
>>> env = dictenvy.dictate(os.environ, depth=2)
>>> pprint.pprint(env)
{'countries': {'gb': {'name': 'United Kingdom', 'tld': '.uk'},
'hk': {'name': 'China', 'tld': '.cn'}}}
```
`depth` 是您控制返回字典深度的方法。
<details><summary>一些注意事项</summary>
### #1
有时你可能会遇到以下情况
```
TERM_PROGRAM=Apple_Terminal
TERM=xterm-256color
```
在这种情况下,返回值仍然是一个字典,但 `TERM` 值将有一个空键,如下所示
```python
>>> import dictenvy
>>> import pprint
>>> env = dictenvy.dictate({'TERM': 'xterm-256color', 'TERM_PROGRAM': 'Apple_Terminal'}, depth=1))
>>> pprint.pprint(env)
{'term': {'': 'xterm-256color', 'program': 'Apple_Terminal'}}
```
### #2
以下划线开头的变量将被保留。
</details>
## 安装
使用pip
```shell
$ pip install dict-envy
```
## 许可证
MIT
环境变量类似字典分组 :sparkles
---
想象一下你有这样
```
COUNTRIES_GB_NAME="United Kingdom"
COUNTRIES_GB_TLD=.uk
COUNTRIES_HK_NAME=China
COUNTRIES_HK_TLD=.cn
```
通过简单的调用,你可以得到所有这些
```python
>>> import os
>>> import dictenvy
>>> import pprint
>>> env = dictenvy.dictate(os.environ, depth=2)
>>> pprint.pprint(env)
{'countries': {'gb': {'name': 'United Kingdom', 'tld': '.uk'},
'hk': {'name': 'China', 'tld': '.cn'}}}
```
`depth` 是您控制返回字典深度的方法。
<details><summary>一些注意事项</summary>
### #1
有时你可能会遇到以下情况
```
TERM_PROGRAM=Apple_Terminal
TERM=xterm-256color
```
在这种情况下,返回值仍然是一个字典,但 `TERM` 值将有一个空键,如下所示
```python
>>> import dictenvy
>>> import pprint
>>> env = dictenvy.dictate({'TERM': 'xterm-256color', 'TERM_PROGRAM': 'Apple_Terminal'}, depth=1))
>>> pprint.pprint(env)
{'term': {'': 'xterm-256color', 'program': 'Apple_Terminal'}}
```
### #2
以下划线开头的变量将被保留。
</details>
## 安装
使用pip
```shell
$ pip install dict-envy
```
## 许可证
MIT
项目详情
下载文件
下载适合您平台的文件。如果您不确定选择哪一个,请了解更多关于安装包的信息。
源代码分发
dict-envy-0.2.0.tar.gz (2.5 kB 查看哈希值)
构建分发
dict_envy-0.2.0-py3-none-any.whl (2.8 kB 查看哈希值)
关闭
dict-envy-0.2.0.tar.gz 的哈希值
算法 | 哈希摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | 2e7ad15f380a8cb6ffa36384cd4cdfab70b50fd3a515aeb0bef32bdde0b25193 |
|
MD5 | 1dccac90ae922af363357444ab0f3526 |
|
BLAKE2b-256 | 9f8b3a42fc2e7302e1512b16a29b649d0adbbdcb13f281517c7249de49cc6bc5 |
关闭
dict_envy-0.2.0-py3-none-any.whl 的哈希值
算法 | 哈希摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | 7fceff87679a806f13952d56fdbc1bb197c850af4591c19b3643f8c85eb34344 |
|
MD5 | fc64b64d32ad504289b9128a736a273d |
|
BLAKE2b-256 | 37198fd01c3cfadb46a2c3ab308143a3e77d47199d96e5858295d88f71afdd02 |