python如何解决动态的定义变量名，并给其赋值（大数据处理）_pqfactor y定义状态机变量事件名字怎么弄

最近消费kafka数据到磁盘的时候遇到了这样的问题：

    需求：每天大概有1千万条数据，每条数据包含19个字段信息，需要将数据写到服务器磁盘，以第二个字段作为大类建立目录，第7个字段作为小类配合时间戳作为文件名，临时文件后缀tmp，当每个文件的写入条数（可配置，比如100条）达到要求条数时，将后缀tmp改为out。

    问题：大类共有30个，小类不计其数而且未知，比如大类为A,小类为a，时间戳为20180606095835234，则A目录下的文件名为20180606095835234_a.tmp,这样一来需要在此文件写满100条时，更新时间戳生成第二个文件名，如果此时有1000个文件都在写则需要有1000个时间戳，和1000个计数器记录每个文件当前的条数，如果分别定义1000个变量显然是不划算的，

    尝试：中间过程想到了动态定义变量名，即

                定义第七个字段：seven = data.split('|')[7]

                定义文件名：filename = time_stamp + '_' + seven+'.tmp'，

                定义文件计数器：seven + ‘_num’ = 0

                定义文件时间戳：seven + '_stamp' = time.time( )

想法其实是没问题的，但是这里用到了一个不常用的语法：用一个变量名和一个字符串拼接出来一个新的变量名，并继续赋值（不知道我的表述是否清楚），试过了用local（）函数、global（）函数、exec（）函数都没有达到预期效果，也许是把问题想的太复杂了

     解决：最后使用三个字典将这个问题完美解决，

定义一个字典用来存计数器，字典的每一个键对应一个文件名，值对应当前计数，并实时更新；

定义一个字典用来存时间戳，键对应一个文件名，值对应时间戳，达到100条就更新一次；

定义一个字典用来存大类，键对应代号，值对应分类；

局部功能代码如下：

def kafka_to_disk():
    print('启动前检测上次运行时是否存在意外中断的数据文件......')
    print('搜索最近一次执行脚本产生的时间目录......')
    # 待处理临时文件列表
    tmp_list = []
    try:
        for category_dir in os.listdir(local_file_path):
            if len(os.listdir(local_file_path+os.sep+category_dir)) > 0:
                for file in os.listdir(local_file_path+os.sep+category_dir):
                    if suffix in file:
                        tmp_list.append(local_file_path+os.sep+category_dir+os.sep+file)
        # print('上次运行程序产生的临时文件有---{}'.format(tmp_list))
    except Exception as e:
        pass
    if len(tmp_list) == 0:
        print('未扫描任何残留临时文件')
    else:
        print('开始修复残留临时文件......')
    tmp_num = 0
    for tmp in tmp_list:
        os.rename(tmp, tmp.split('.')[0]+'.out')
        tmp_num += 1
    print('本次启动共修复残留临时文件★★★★★-----{}个-----★★★★★'.format(tmp_num))
 
    category_poor = {
        '1': 'news', '2': 'weibo', '3': 'weixin', '4': 'app', '5': 'newspaper', '6': 'luntan',
        '7': 'blog', '8': 'video', '9': 'shangji', '10': 'shangjia', '11': 'gtzy', '12': 'zfztb',
        '13': 'gyfp', '14': 'gjz', '15': 'zfxx', '16': 'ptztb', '17': 'company', '18': 'house',
        '19': 'hospital', '20': 'bank', '21': 'zone', '22': 'express', '23': 'zpgw', '24': 'zscq',
        '25': 'hotel', '26': 'cpws', '27': 'gxqy', '28': 'gpjj', '29': 'dtyy', '30': 'bdbk'}
 
    time_stamp = utils.get_time_stamp()  # 初始化毫秒级时间戳 ： 20180509103015125
    consumer = KafkaConsumer(topic, group_id=group_id, auto_offset_reset=auto_offset_reset, bootstrap_servers=eval(bootstrap_servers))
    print('连接kafka成功,数据筛选中......')
    file_poor = {}                          # 子类池用于文件计数器
    time_stamp_poor = {}                    # 子类时间戳池，用于触发文件切换
    time_stamp = utils.get_time_stamp()     # 初始化毫秒级时间戳 ：20180509103015125
    for message in consumer:
        # 提取第8个字段自动匹配目录进行创建
        if message.value.decode().split('|')[1] in category_poor:
            category = category_poor[message.value.decode().split('|')[1]]
        else:
            print(message.value.decode())
            continue
        category_dir = local_file_path + os.sep + category
        if not os.path.exists(category_dir):
            os.makedirs(category_dir)
        # 提取第2个字段，用于生成文件名
        if message.value.decode().split('|')[7] in time_stamp_poor:
            shot_file_name = time_stamp_poor[message.value.decode().split('|')[7]] + '_' + message.value.decode().split('|')[7]
        else:
            shot_file_name = time_stamp + '_' + message.value.decode().split('|')[7]
        file_name = category_dir + os.sep + shot_file_name + '.tmp'
 
        # 给每一个文件设定一个计数器
        if message.value.decode().split('|')[7] not in file_poor:
            file_poor[message.value.decode().split('|')[7]] = 0
 
        with open(file_name, 'a', encoding='utf-8')as f1:
            f1.write(message.value.decode())
            file_poor[message.value.decode().split('|')[7]] += 1
 
        # 触发切换文件的操作,用时间戳生成第二文件名
        if file_poor[message.value.decode().split('|')[7]] == strip_number:
            time_stamp_poor[message.value.decode().split('|')[7]] = utils.get_time_stamp()
            file_poor[message.value.decode().split('|')[7]] = 0