Каков наилучший Pythonic способ разобрать эти данные?

Question

Я новичок в Python и пытаюсь найти самый Pythonic способ разобрать ответ из запроса LDAP. Пока что у меня есть работы, но я хотел бы сделать его более аккуратным, если это возможно. Мои данные ответа заключается в следующем:

"[[('CN=LName\\, FName,OU=MinorUserGroup,OU=MajorUserGroup,DC=my,DC=company,DC=com', {'department': ['theDepartment'], 'mail': ['theEmail@mycompany.com']})]]" 

Из этих данных я действительно заинтересован только в полях внутри {}, так что я могу бросить его в словарь ...

"department:theDepartment,mail:theEmail@mycompany.com" 

Я «Сейчас я чувствую (и выглядит) действительно грубой силой, но работает. Я добавил дополнительные комментарии и результаты вывода на основе того, что каждый шаг делает, чтобы попытаться разработать этот беспорядок.

#Original String 
#"[[('CN=LName\\, FName,OU=MinorUserGroup,OU=MajorUserGroup,DC=my,DC=company,DC=com', {'department': ['theDepartment'], 'mail': ['theEmail@mycompany.com']})]]" 

#split at open {, take the latter half 
myDetails = str(result_set[0]).split('{') 
#myDetails[1] = ["'department': ['theDepartment'], 'mail': ['theEmail@mycompany.com']})]]"] 

#split at close }, take the former half 
myDetails = str(myDetails[1]).split('}') 
#myDetails[0] = ["'department': ['theDepartment'], 'mail': ['theEmail@mycompany.com']"] 

#split at comma to separate the two response fields 
myDetails = str(myDetails[0]).split(',') 
#myDetails = ["'department': ['theDepartment']","'mail': ['theEmail@mycompany.com']"] 

#clean up the first response field 
myDetails[0] = str(myDetails[0]).translate(None, "'").translate(None," [").translate(None,"]") 
#myDetails[0] = ["department:theDepartment"] 

#clean up the second response field 
myDetails[1] = str(myDetails[1]).translate(None," '").translate(None, "'").translate(None,"[").translate(None,"]") 
#myDetails[1] = ["mail:theEmail@mycompany.com"] 

Хотя я большой поклонник «если он не сломался, не исправляйте его» Я больше поклонник эффективности.

EDIT Это в конечном итоге работает для меня в принятом ответе ниже по @Mario

myUser = ast.literal_eval(str(result_set[0]))[0][1] 
myUserDict = { k: v[0] for k, v in myUser.iteritems() } 

Answer 1

Доверяя свой вклад и рассчитывая на его строгую регулярность, это проанализирует ваши примерные данные и произведет то, что вы ожидаете:

import ast 

ldapData = "[[('CN=LName\\, FName,OU=MinorUserGroup,OU=MajorUserGroup,DC=my,DC=company,DC=com', {'department': ['theDepartment'], 'mail': ['theEmail@mycompany.com']})]]" 

# Using the ast module's function is much safer than using eval. (See below!) 
obj = ast.literal_eval(ldapData)[0][0] 
rawDict = obj[1] 
data = { k: v[0] for k, v in rawDict.iteritems() } 

# The dictionary. 
print data 

Линия, использующая фигурные скобки, называется понятием dict.

---

Edit: Другой пользователь в этом потоке предлагает использовать функцию ast.literal_eval. Я должен согласиться, исследуя это. Функция eval выполнит любую строку. Если вход был что-то вроде этого, вы должны были бы большие проблемы:

eval("__import__('os').system('rm -R *')") 

С другой стороны, если эта же строка была проанализирована с помощью функции AST, вы получите исключение:

>>> import ast 
>>> ast.literal_eval("__import__('os').system('rm -R *')") 
Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
    File "/usr/lib64/python2.7/ast.py", line 80, in literal_eval 
    return _convert(node_or_string) 
    File "/usr/lib64/python2.7/ast.py", line 79, in _convert 
    raise ValueError('malformed string') 
ValueError: malformed string 
>>> 

Дальнейшее обсуждение можно найти здесь:

http://nedbatchelder.com/blog/201206/eval_really_is_dangerous.html

документации модуля здесь:

https://docs.python.org/2/library/ast.html

Answer 2

Учитывая это использует ast.literal_eval он не идеален, но он уверен, уборщик

>>> import ast 
>>> a = "[[('CN=LName\\, FName,OU=MinorUserGroup,OU=MajorUserGroup,DC=my,DC=company,DC=com', {'department': ['theDepartment'], 'mail': ['theEmail@mycompany.com']})]]"                                          
>>> ast.literal_eval(a)[0][0][1] 
{'department': ['theDepartment'], 'mail': ['theEmail@mycompany.com']} 
>>> type(ast.literal_eval(a)[0][0][1])                                
<type 'dict'>