Nornir文档翻译----第六节 高级过滤

Advanced filtering

在这个教程中我们将看下如何使用F这个对象进行高级的主机过滤,让我们从初始化nornir开始然后
看下inventory:

from nornir import InitNornir
from nornir.core.filter import F

nr = InitNornir(config_file="advanced_filtering/config.yaml")

---
%cat advanced_filtering/inventory/hosts.yaml

cat:
    groups:
        - terrestrial
        - mammal
    data:
        domestic: true
        diet: omnivore
        additional_data:
            lifespan: 17
            famous_members:
                - garfield
                - felix
                - grumpy

bat:
    groups:
        - terrestrial
        - mammal
    data:
        domestic: false
        fly: true
        diet: carnivore
        additional_data:
            lifespan: 15
            famous_members:
                - batman
                - count chocula
                - nosferatu

eagle:
    groups:
        - terrestrial
        - bird
    data:
        domestic: false
        diet: carnivore
        additional_data:
            lifespan: 50
            famous_members:
                - thorondor
                - sam

canary:
    groups:
        - terrestrial
        - bird
    data:
        domestic: true
        diet: herbivore
        additional_data:
            lifespan: 15
            famous_members:
                - tweetie

caterpillaer:
    groups:
        - terrestrial
        - invertebrate
    data:
        domestic: false
        diet: herbivore
        additional_data:
            lifespan: 1
            famous_members:
                - Hookah-Smoking

octopus:
    groups:
        - marine
        - invertebrate
    data:
        domestic: false
        diet: carnivore
        additional_data:
            lifespan: 1
            famous_members:
                - sharktopus


%cat advanced_filtering/inventory/groups.yaml

---
mammal:
    data:
        reproduction: birth
        fly: false

bird:
    data:
        reproduction: eggs
        fly: true

invertebrate:
    data:
        reproduction: mitosis
        fly: false

terrestrial: {}
marine: {}

你可以看到我们已经准备了一些拥有不同属性的动物。F对象可以让你访问魔法方法,这些魔法方法都是两个下划线和魔法方法的名称组成的。例如,如果你想检查一个列表里是否包含指定的元素可以通过__contains魔法方法。让我们通过这个特性获取所有属于鸟类的动物:


birds = nr.filter(F(groups__contains="bird"))
print(birds.inventory.hosts.keys())

输出:
dict_keys(['eagle', 'canary'])

我们还可以通过~来进行取反:

birds = nr.filter(~F(groups__contains="bird"))
print(birds.inventory.hosts.keys())

输出:
dict_keys(['cat', 'bat', 'caterpillaer', 'octopus'])

我们还可以复合F对象通过符号&和|来单独执行且和或的操作:

domestic_or_bird = nr.filter(F(groups__contains="bird") | F(domestic=True))
print(domestic_or_bird.inventory.hosts.keys())

输出:
dict_keys(['cat', 'eagle', 'canary'])


domestic_mammals = nr.filter(F(groups__contains="mammal") & F(domestic=True))
print(domestic_mammals.inventory.hosts.keys())

输出:
dict_keys(['cat'])

如你所想,你可以组合所有的符号:

flying_not_carnivore = nr.filter(F(fly=True) & ~F(diet="carnivore"))
print(flying_not_carnivore.inventory.hosts.keys())

输出:
dict_keys(['canary'])

你还可以通过访问魔法方法的方式访问嵌套的数据,通过在你想访问的数据前加两个下划线。你可以根据需求继续建造甚至访问嵌套数据的魔法方法。例如,让我们获取那些寿命大于等于15的动物:

long_lived = nr.filter(F(additional_data__lifespan__ge=15))
print(long_lived.inventory.hosts.keys())

输出:
dict_keys(['cat', 'bat', 'eagle', 'canary'])

还有两个"特殊服务"来帮助你处理lists,any和all。这些方法可以让你发送一个列表的元素来获取那些包含一个或包含全部元素的对象。例如:

marine_and_invertebrates = nr.filter(F(groups__all=["marine", "invertebrate"]))
print(marine_and_invertebrates.inventory.hosts.keys())

输出:
dict_keys(['octopus'])


bird_or_invertebrates = nr.filter(F(groups__any=["bird", "invertebrate"]))
print(bird_or_invertebrates.inventory.hosts.keys())

输出:
dict_keys(['eagle', 'canary', 'caterpillaer', 'octopus'])
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,657评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,662评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 158,143评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,732评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,837评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,036评论 1 291
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,126评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,868评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,315评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,641评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,773评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,470评论 4 333
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,126评论 3 317
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,859评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,095评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,584评论 2 362
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,676评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容