使用python检查yaml配置文件是否符合要求

 更新时间:2020年04月09日 08:42:15   作者:wangjiadongge  
这篇文章主要介绍了使用python检查yaml配置文件是否符合要求,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!

# coding=utf-8
 
import logging
import yaml
import os
import sys
 
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
 
# 获取当前目录的路径
cur_dir = os.path.abspath('.')
 
 
def check_dt_pacsscp(config):
 """
 用来检查文件配置是否正确
 """
 #将配置config.yaml配置文件以字典方式读取
 dts_method = config['service']['method']
 dts_dup_check = config['service']['pacsscp_dup_check_off']
 dts_interval = config['scheduler']['interval']
 #判断对接方式是否是pacsscp
 if dts_method == 'pacsscp':
  if dts_dup_check == True and dts_interval == 3:
    return True
  else:
    return False
 else:
  #打印error级别的错误
  print "\033[31m Error:method not is pacsscp!!!\033[0m"
  return False
 
if __name__ == "__main__":
 # 加载yaml配置
 config_yaml = os.path.join(cur_dir, 'config.yaml')
 with open(config_yaml, 'rt') as f:
  config = yaml.safe_load(f.read())
 
  #dt相关路径和配置
 dt_path = config['path']['docking-toolbox']
 dt_config_path = os.path.join(dt_path, 'config.yaml')
 with open(dt_config_path, 'rt') as f:
  dt_config = yaml.safe_load(f.read())
 
 if check_dt_pacsscp(dt_config):
  print (u"\033[32m 校验通过~\033[0m")
 else:
  print (u'\033[32m 校验未通过, 请检查配置!\033[0m ')

以下是用正则获取不是yaml配置文件的

# coding=utf-8
 
"""
作业要求, 完善check_txpacs_version函数
"""
 
import logging
import traceback
 
import yaml
import os
import sys
import re
 
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
 
# 获取当前目录的路径
cur_dir = os.path.abspath('.')
 
def check_txpacs_version(config, constant):
 """
 高难度
 校验txpacs版本, 若版本<1.4, 则回调中不能出现received_start_timestamp和received_end_timestamp这两个参数,
 若不合法打印error级别的提示;
 校验txpacs的自动清理功能是否合法: 若dt版本<1.3.8, 则不做要求,
 若dt版本>=1.3.8, 则要求txpacs版本必须为1.5.1及以上版本, 且txpacs配置的clean_date需配置为正整数
 (docking-toolbox的版本号可以从文件'docking-toolbox/toolbox/utils/constant.py'中读取),
 若不合法打印error级别的提示.
 根据以上结果, 返回返回值.
 :param config: txpacs的配置
 :param constant: docking-toolbox/toolbox/utils/constant.py文件内容
 :return: True: 通过
    False: 不通过
 """
 # 获取txpacs的版本号
 jar_file = os.listdir(txpacs_path)
 jar_file.sort(reverse=True)
 jar_ver = jar_file[0]
 jar_version = re.search('txpacs-(.*?).jar', jar_ver)
 #txpacs的版本号
 txpacs_version = jar_version.group(1)
 #docking-tools的版本号
 dt_version = re.search('DT_VERSIONS.*?"(.*?)"',constant).group(1)
 
 #打开txpacs的配置文件
 with open(txpacs_config_path, 'rt') as f:
  txpacs_file = f.read()
 #判断txpacs的版本号是否小于1.4
 if txpacs_version < '1.4':
  #判断received_start_timestamp" and "received_end_timestamp"两个参数是否出现在txpacs配置文件中
  if "received_start_timestamp" and "received_end_timestamp" not in txpacs_file:
   return True
  else:
   print "\033[31m Error:当前的txpacs版本号是txpacs-%s ,不应该存在received_start_timestamp和received_end_timestamp\033[0m"%txpacs_version
   return False
 #如果txpacs版本号大于等于1.4
 else:
  #判断DT版本是否大于1.3.8
  if dt_version >= '1.3.8':
   if txpacs_version >= '1.5.1':
    if config['store']['clean_date'] > 0:
     return True
    else:
     print "\033[31m Error:txpacs配置文件中clean_date应为正整数 \033[0m"
     return False
   else:
    print "\033[31m Error:当前DT版本大于1.3.8,txpacs版本必须大于等于1.5.1\033[0m"
    return False
  else:
   return True
 
if __name__ == "__main__":
 # 加载yaml配置
 config_yaml = os.path.join(cur_dir, 'config.yaml')
 with open(config_yaml, 'rt') as f:
  config = yaml.safe_load(f.read())
 
 # txpacs相关路径和配置
 txpacs_path = config['path']['txpacs']
 txpacs_config_path = os.path.join(txpacs_path, 'conf.yml')
 
 with open(txpacs_config_path, 'rt') as f:
  txpacs_config = yaml.safe_load(f.read())
 
 # dt相关路径和配置
 dt_path = config['path']['docking-toolbox']
 dt_constant_path = os.path.join(dt_path, 'toolbox', 'utils', 'constant.py')
 with open(dt_constant_path, 'rt') as f:
  dt_constant = f.read()
 
 if check_txpacs_version(txpacs_config, dt_constant):
  print (u"\033[32m 校验通过~\033[0m")
 else:
  print (u'\033[32m 校验未通过, 请检查配置! \033[0m')

以上这篇使用python检查yaml配置文件是否符合要求就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • python设计模式之装饰器模式

    python设计模式之装饰器模式

    这篇文章主要介绍了python设计模式之装饰器模式,文章基于python得设计模式资料展开饰器模式得详细资料,具有一定的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下
    2022-05-05
  • python数据分析数据标准化及离散化详解

    python数据分析数据标准化及离散化详解

    这篇文章主要为大家详细介绍了python数据分析数据标准化及离散化,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-02-02
  • PyTorch零基础入门之构建模型基础

    PyTorch零基础入门之构建模型基础

    PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序,它是一个可续计算包,提供两个高级功能:1、具有强大的GPU加速的张量计算(如NumPy)。2、包含自动求导系统的深度神经网络
    2021-10-10
  • 使用python解析xml成对应的html示例分享

    使用python解析xml成对应的html示例分享

    这篇文章主要介绍了使用python解析xml成对应的html示例,需要的朋友可以参考下
    2014-04-04
  • pandas中df.rename()的具体使用

    pandas中df.rename()的具体使用

    本文主要介绍了pandas中df.rename()的具体使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2022-08-08
  • django query模块

    django query模块

    这篇文章主要介绍了django query模块,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-04-04
  • 如何正确理解python装饰器

    如何正确理解python装饰器

    装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分。简单地说:他们是修改其他函数的功能的函数。他们有助于让我们的代码更简短
    2021-06-06
  • 如何用python给朋友做生日快乐祝福

    如何用python给朋友做生日快乐祝福

    生活中除了给男神女神表白,还会遇到朋友过生日,所以小编今天就给大家带来了一个送给朋友的生日祝福程序,这篇文章主要给大家介绍了关于如何用python给朋友做生日快乐祝福的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2023-11-11
  • 深入理解Django中内置的用户认证

    深入理解Django中内置的用户认证

    Django自带一个用户认证系统,这个系统处理用户帐户、组、权限和基于cookie的会话,下面这篇文章就来给大家介绍了关于Django中内置的用户认证的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下。
    2017-10-10
  • python实现寻找最长回文子序列的方法

    python实现寻找最长回文子序列的方法

    这篇文章主要为大家详细介绍了python实现寻找最长回文子序列的方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-06-06

最新评论