Исходная задача

• Необходимо прочитать нетривиальный конфиг из .yaml файла.
• Структура конфига описана с помощью дата-классов.
• Необходимо, чтобы при десериализации были выполнены проверки типов, и, если данные невалидны, было брошено исключение.

То есть, проще говоря, нужна функция вида:

def strict_load_yaml(yaml: str, loaded_type: Type[Any]):
    """
    Here is some magic
    """
    pass

И эта функция будет использоваться следующим образом:

@dataclass
class MyConfig:
    """
    Here is object tree
    """
    pass

try:
    config = strict_load_yamp(open("config.yaml", "w").read(), MyConfig)
except Exception:
    logging.exception("Config is invalid")

Классы конфигурации

Файл config.py выглядит следующим образом:

from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from typing import Optional

class Color(Enum):
    RED = "red"
    GREEN = "green"
    BLUE = "blue"

@dataclass
class BattleStationConfig:
    @dataclass
    class Processor:
        core_count: int
        manufacturer: str

    processor: Processor
    memory_gb: int
    led_color: Optional[Color] = None

Вариант, который не работает

Исходная задача встречается часто, не так ли? Значит решение должно быть тривиальным. Просто импортируем стандартную yaml-библиотеку и задача решена?

Делаем импорт PyYaml и вызываем функцию load:

from pprint import pprint

from yaml import load, SafeLoader

yaml = """
processor:
  core_count: 8
  manufacturer: Intel
memory_gb: 8
led_color: red
"""

loaded = load(yaml, Loader=SafeLoader)
pprint(loaded)

и в результате получим:

{'led_color': 'red',
 'memory_gb': 8,
 'processor': {'core_count': 8, 'manufacturer': 'Intel'}}

Yaml прекрасно загрузился, но в виде словаря. Это не проблема, можно передать словарь как **args в конструктор:

parsed_config = BattleStationConfig(**loaded)
pprint(parsed_config)

и результатом будет:

BattleStationConfig(processor={'core_count': 8, 'manufacturer': 'Intel'}, memory_gb=8, led_color='red')

Вау! Легко! Но… Подождите-ка. Поле processor это словарь? Черт побери.

Python не выполняет проверку типов в конструкторе и не преобразует аргументы к классу Processor. Значит настало время идти на stackowerflow.

Решение, которое требует yaml-теги и почти работает

Я прочитал вопросы и ответы на stackowerflow и документацию к PyYaml и выяснил, что yaml-документ может быть помечен тегами для определения типов. Классы в документе должны быть потомкамиYAMLObject, и файл config_with_tag.py будет выглядеть так:

from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from typing import Optional

from yaml import YAMLObject, SafeLoader

class Color(Enum):
    RED = "red"
    GREEN = "green"
    BLUE = "blue"

@dataclass
class BattleStationConfig(YAMLObject):
    yaml_tag = "!BattleStationConfig"
    yaml_loader = SafeLoader

    @dataclass
    class Processor(YAMLObject):
        yaml_tag = "!Processor"
        yaml_loader = SafeLoader

        core_count: int
        manufacturer: str

    processor: Processor
    memory_gb: int
    led_color: Optional[Color] = None

а код для загрузки так:

from pprint import pprint

from yaml import load, SafeLoader

from config_with_tag import BattleStationConfig

yaml = """
--- !BattleStationConfig
processor: !Processor
  core_count: 8
  manufacturer: Intel
memory_gb: 8
led_color: red
"""

a = BattleStationConfig

loaded = load(yaml, Loader=SafeLoader)
pprint(loaded)

И что получится в результате десериализации?

BattleStationConfig(processor=BattleStationConfig.Processor(core_count=8, manufacturer='Intel'), memory_gb=8, led_color='red')

Неплохо. Но теперь yaml-документ наполовину состоит из тегов и потерял читаемость. К тому же, Color по-прежнему читается как строка. Может нужно просто добавить YAMLObject в список родительских классов? Так? Увы, нет. Код

class Color(Enum, YAMLObject):
    RED = "red"
    GREEN = "green"
    BLUE = "blue"

приведет к ошибке:

TypeError: metaclass conflict: the metaclass of a derived class must be a (non-strict) subclass of the metaclasses of all its bases

Я не нашел решения этой проблемы за разумное время. К тому же я не хотел добавлять теги к yaml-документу, поэтому продолжил искать другие варианты решения исходной задачи.

Решение с библиотекой marshmallow

На stackowerflow я нашел рекомендацию использовать библиотеку marshmallow для парсинга словаря, полученного при десериализации JSON-объекта. Я решил, что это случай аналогичной исходной задаче, за исключением того, что в нашей задаче используется yaml вместо JSON. Попробуем использовать генератор class_schema, чтобы получить схему дата-класса:

from pprint import pprint

from yaml import load, SafeLoader
from marshmallow_dataclass import class_schema

from config import BattleStationConfig

yaml = """
processor:
  core_count: 8
  manufacturer: Intel
memory_gb: 8
led_color: red
"""

loaded = load(yaml, Loader=SafeLoader)
pprint(loaded)

BattleStationConfigSchema = class_schema(BattleStationConfig)

result = BattleStationConfigSchema().load(loaded)
pprint(result)

и, в результате, получим:

marshmallow.exceptions.ValidationError: {'led_color': ['Invalid enum member red']}

Значит, marshmallow хочет имя enum, а не его значение. Можно немного изменить исходный yaml-документ на:

processor:
  core_count: 8
  manufacturer: Intel
memory_gb: 8
led_color: RED

И, в результате, мы получим идеально десериализованный объект:

BattleStationConfig(processor=BattleStationConfig.Processor(core_count=8, manufacturer='Intel'), memory_gb=8, led_color=<Color.RED: 'red'>)

Но у меня все еще остается чувство, что можно использовать оригинальный yaml-документ. Я продолжил исследование документации marshmallow и нашел следующие строчки:

Setting by_value=True. This will cause both dumping and loading to use the value of the enum.

Оказывается, можно передать следующую конфигурацию в словарь metadata генератора датакласса field:

@dataclass
class BattleStationConfig:
    led_color: Optional[Color] = field(default=None, metadata={"by_value": True})

И таким образом, мы получим ту самую "магическую" функцию, которая сможет распарсить исходный yaml-документ.

Магическая функция

Теперь мы знаем, как выглядит тело магической функции:

def strict_load_yaml(yaml: str, loaded_type: Type[Any]):
    schema = class_schema(loaded_type)
    return schema().load(load(yaml, Loader=SafeLoader))

Эта функция может потребовать дополнительной настройки для дата-классов, но решает исходную задачу и не требует наличия тегов в yaml.

Небольшая заметка о ForwardRef

Если определить дата-классы с ForwardRef (строка с именем класса) marshmallow будет озадачена и не сможет распарсить этот класс.

Например, такая конфигурация

from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
from typing import Optional, ForwardRef

@dataclass
class BattleStationConfig:
    processor: ForwardRef("Processor")
    memory_gb: int
    led_color: Optional["Color"] = field(default=None, metadata={"by_value": True})

    @dataclass
    class Processor:
        core_count: int
        manufacturer: str

class Color(Enum):
    RED = "red"
    GREEN = "green"
    BLUE = "blue"

приведет к ошибке

marshmallow.exceptions.RegistryError: Class with name 'Processor' was not found. You may need to import the class.

И если переместить класс Processor выше, marshmallow потеряет класс Color с аналогичной ошибкой. Так что, по возможности, не используйте ForwardRef для ваших классов, если хотите парсить их с помощью marshmallow.

Код

Весь код доступен в репозитории на GitHub.