Abstract base class for ConfigUpdaters per instrument that
update process parameters.
 
For each instrument a ConfigUpdater class may be defined.
 
Each updater defines the class variable "config_dict_list";
a list of dictionaries each of which looks for example like this:
 
{'class': 'BiasFrame',
 'property': 'process_params',
 'instrument': 'WFI',
 'filter': #842',
 'chip': 'ccd50'
 'SIGMA_CLIP' : 3.1}
 
specifying configuration specific for instrument, chip and filter.
 
Usage:
>>> config_updater = create_config_updater(instrument='WFI')
>>> config_updater.update(biasframe_obj, chip='ccd50')

Modules
		operator

Classes
		ConfigUpdater   class ConfigUpdater       Methods defined here: __init__(self) get_list_of_instrument_specific_parameters(self, process_target) Returns a list of all properties that are updated with instrument specific values.   NOTE: if there are properties with the same name that came from a different get_nested_dict_of_parameters(self, process_target) get a nested dict of parameters (dicts) for the process_target set_user_config(self, process_target, propname, config_obj, user_config={}) user_config is a dictionary of the type e.g.: {'BiasFrame.process_params.SIGMA_CLIP':8} update(self, process_target, filter='', chip='', user_config={}, force_singleton=False) Public method. Updates the given ProcessTarget object with values appropriate for the specified filter and chip.  The instrument is implicit because it already caused instantiation of this particular config updater class. force_singleton : if True database is searched for an existing object                   with the same attributes Data and other attributes defined here: config_dict_list = [] special_keys = ['class', 'property', 'filter', 'chip']

Functions
		filter_and_clean_dict_list(config_dict_list, key=None, value=None) config_dict_list is a list of dictionaries. Returns a filtered list which contains all the dictionaries that contain an item "key" with value "value". If no matches are found the original list is returned.   # or: filtered_list = filter(lambda d: d.has_key(key) and d[key] == val, parameter_dict_list) filter_dict_list(config_dict_list, key=None, value=None) get_best_config_dict_from_list(config_dict_list, classname, propname, instrument, filter, chip) Look for a precise match in the list of dictionaries of parameters. Look for the most precise parameter set first (i.e. for a single chip and particlar filter at the same time.). If this match is not found, look for if chip is _not_ defined, l instrument, filter and chip are defined, look for alternative:   updated_list = filter(list, 'instrument='WFI')   updated_list = filter(updated_list,  filter='#842')   updated_list = filter(updated_list, chip='ccd50')