如何在Python中将boto3 Dynamo DB项转换为常规字典？

Question

在Python中,当使用boto3从Dynamo DB检索项目时,将获得如下所示的模式.

{
  "ACTIVE": {
    "BOOL": true
  },
  "CRC": {
    "N": "-1600155180"
  },
  "ID": {
    "S": "bewfv43843b"
  },
  "params": {
    "M": {
      "customer": {
        "S": "TEST"
      },
      "index": {
        "N": "1"
      }
    }
  },
  "THIS_STATUS": {
    "N": "10"
  },
  "TYPE": {
    "N": "22"
  }
}

此外,在插入或扫描时,必须以这种方式转换字典.我无法找到一个负责这种转换的包装器.由于显然boto3不支持这个,有没有比为它实现代码更好的选择？

Answer 1

为了理解如何解决这个问题,重要的是要认识到boto3有两种基本的操作模式:一种使用低级客户端 API,另一种使用更高级别的抽象,如Table.问题中显示的数据结构是低级API消耗/生成的内容的示例,AWS CLI和dynamodb Web服务也使用该API.

要回答你的问题 - 如果你在使用boto3时可以专门使用像Table这样的高级抽象,那么对你来说事情会更容易,正如评论所暗示的那样.然后你可以回避整个问题 - python类型与你的低级数据格式进行封送处理.

但是,有时候不可能只使用那些高级构造.在处理附加到Lambdas的DynamoDB流时,我特意遇到了这个问题.lambda的输入始终采用低级格式,并且该格式更难与IMO一起使用.

经过一番挖掘后,我发现boto3本身有一些漂亮的功能隐藏起来进行转换.这些功能在前面提到的所有内部转换中隐式使用.要直接使用它们,请导入TypeDeserializer/TypeSerializer类并将它们与dict理解结合起来,如下所示:

import boto3

low_level_data = {
  "ACTIVE": {
    "BOOL": True
  },
  "CRC": {
    "N": "-1600155180"
  },
  "ID": {
    "S": "bewfv43843b"
  },
  "params": {
    "M": {
      "customer": {
        "S": "TEST"
      },
      "index": {
        "N": "1"
      }
    }
  },
  "THIS_STATUS": {
    "N": "10"
  },
  "TYPE": {
    "N": "22"
  }
}

# Lazy-eval the dynamodb attribute (boto3 is dynamic!)
boto3.resource('dynamodb')

# To go from low-level format to python
deserializer = boto3.dynamodb.types.TypeDeserializer()
python_data = {k: deserializer.deserialize(v) for k,v in low_level_data.items()}

# To go from python to low-level format
serializer = boto3.dynamodb.types.TypeSerializer()
low_level_copy = {k: serializer.serialize(v) for k,v in python_data.items()}

assert low_level_data == low_level_copy

Answer 2

您可以使用 TypeDeserializer 类

from boto3.dynamodb.types import TypeDeserializer
deserializer = TypeDeserializer()

document = { "ACTIVE": { "BOOL": True }, "CRC": { "N": "-1600155180" }, "ID": { "S": "bewfv43843b" }, "params": { "M": { "customer": { "S": "TEST" }, "index": { "N": "1" } } }, "THIS_STATUS": { "N": "10" }, "TYPE": { "N": "22" } }
deserialized_document = {k: deserializer.deserialize(v) for k, v in document.items()}
print(deserialized_document)