如何高效循环并合并Lookup/CSV文件字段生成指定格式列表？

我需要循环遍历Lookup读取的CSV文件字段，将符合条件的内容合并为指定格式的列表。

示例数据 #

CSV文件内容 #

id,hostname,host_ip,country_code,country_name
ID01,myhost1,10.2.3.2,US,United States
ID02,myhost2,10.2.3.3,US,United States
ID03,myhost3,10.2.3.4,UK,United Kingdom
ID04,myhost3,10.2.3.4,US,United Kingdom

读取后的列表（hosts_list） #

CSV读取后得到的列表结构为hosts_list.list，每个元素是包含对应字段的字典。

预期输出 #

['US-myhost1', 'US-myhost2', 'US-myhost3']

已尝试的两种方法 #

方法1 - 循环列表（小数据集适用，大数据效率低） #

- name: "Read as a list"
  set_fact:
    my_clubbed_list: "{{ my_clubbed_list|default([])+ [ my_clubbed_field ]}}"
  loop: "{{ hosts_list.list }}"
  vars:
    - my_clubbed_field: "{{item.country_code}}-{{item.hostname}}"
  when: item.country_code == 'US'

方法2 - Jinja循环（速度较快，但写法不够简洁） #

- debug:
    msg: '{{ clubbed }}'
  vars:
    clubbed: |
      " 
        {%- for result in hosts_list.list -%}
        {% if 'US' == result.country_code %}
        '{{ result.country_code }}-{{ result.hostname }}',
        {% endif %}
        {% endfor %}
      "

请问有没有更高效简洁的实现方式？

推荐使用Ansible原生过滤器组合或者json_query，这两种方式基于优化后的Python底层实现，处理大数据集的速度远优于循环set_fact，同时写法简洁易读。

方案1：selectattr + map 过滤器组合 #

先筛选符合条件的条目，再格式化字段，逻辑直观清晰：

- name: Generate formatted list efficiently
  set_fact:
    my_clubbed_list: >-
      {{ hosts_list.list 
         | selectattr('country_code', 'equalto', 'US') 
         | map('extract', ['country_code', 'hostname']) 
         | map('join', '-') 
         | list }}

方案2：json_query 结构化查询 #

基于JMESPath语法，适合处理结构化数据，写法极为简洁：

- name: Generate formatted list with json_query
  set_fact:
    my_clubbed_list: >-
      {{ hosts_list.list | json_query("[?country_code=='US'].join('-', [country_code, hostname])") }}

方案优势 #

• 效率高：原生过滤器和json_query都是底层优化过的实现，处理大数据集时比循环set_fact快数倍
• 写法简洁：一行代码完成筛选、格式化、转列表的全流程
• 可读性强：逻辑清晰，无需复杂的循环或模板语法

内容的提问来源于stack exchange，提问作者diaryfolio