python客户端的PubSub publish（）函数中的动态属性数

Question

我试图使用Python publisher客户机将消息发布到Google云平台上的pub/sub服务。

我有一个有多张表的excel文件。每一页都有不同数量的列。对于每一个工作表，我需要将每一行作为单独的消息发布到云上的PubSub服务。

对于一个有4列的工作表，我参考文档中的示例代码使用了以下步骤：

• Create an object called publisher from the google.cloud.pubsub_v1.PublisherClient() class
• Use the publisher.publish() method for sending the data to my topic on the cloud
• In the arguments for the publish() method, I have considered each column as an attribute in the message as shown in the following line of code (this line would be for publishing from one row):

  future = publisher.publish(topic_path, data, column1 = columnvalue1 , column2 = columnvalue2) 
  

  在我正在编写的程序中，我希望从用户指定的表中发布消息。由于不同的工作表具有不同的列数，我想知道是否有任何方法可以根据特定工作表中的列数动态更改publish()函数中的参数数？

  我尝试使用if-else语句使用强力方法。例如，有三张分别有2、3和4列的表；我将指定的工作表从Excel文件中读取到pandas Dataframe中。然后，我循环遍历每一行，并按以下方式发布内容：

  for i,row in df.iterrows():
      # <All other relevant code and operations>
   
      if (args.sheet == 'Sheet1'):
             future = publisher.publish(topic_path, data, column1 = columnvalue1 , column2 = columnvalue2)
      elif (args.sheet == 'Sheet2'):
             future = publisher.publish(topic_path, data, column1 = columnvalue1 , column2 = columnvalue2, column3 = columnvalue3) 
      elif (args.sheet == 'Sheet3'):
             future = publisher.publish(topic_path, data, column1 = columnvalue1 , column2 = columnvalue2, column3 = columnvalue3, column4 = columnvalue4) 
  
      # <rest of the code>
  

  这种方法有效；但是，随着工作表数量的增加，继续添加更多elif条件将成为一项乏味的任务。

  有没有更好的替代方案来解决这个问题？

Answer 1

有两件事：

1. 您需要知道哪个工作表需要哪些属性。您可以用您想要的格式定义它，YAML或JSON非常适合于此

{
 "sheet1": ["column1", "column2"],
 "sheet2": ["column1", "column2", "column3"],
 "sheet3": ["column1", "column2", "column3", "column4"],
}

def发布（self,topic,data,ordering_key=“”,retry=gapic_v1.method.default,**attrs):

和docstring

attrs(mapping[str,str]):作为元数据发送的属性字典。（这些字符串可能是文本字符串或字节字符串。）

因此，现在，根据工作表，您需要构建一个字典，并将其传递给publish方法

    dictionary={'column1':'columnvalue1','column2':'columnvalue2'}

    publisher.publish(topic_path, data,**dictionary)