您知道是否有一个内置函数可以从任意对象构建字典吗?我想这样做:
>>> class Foo:
... bar = 'hello'
... baz = 'world'
...
>>> f = Foo()
>>> props(f)
{ 'bar' : 'hello', 'baz' : 'world' }
注意:它不应该包括方法。只有字段。
当前回答
Try:
from pprint import pformat
a_dict = eval(pformat(an_obj))
其他回答
注意，Python 2.7中的最佳实践是使用新风格的类(Python 3中不需要)，即。
class Foo(object):
...
另外，“对象”和“类”之间也有区别。要从任意对象构建字典，使用__dict__就足够了。通常，你会在类级声明你的方法，在实例级声明你的属性，所以__dict__应该是好的。例如:
>>> class A(object):
... def __init__(self):
... self.b = 1
... self.c = 2
... def do_nothing(self):
... pass
...
>>> a = A()
>>> a.__dict__
{'c': 2, 'b': 1}
一个更好的方法(由robert在评论中建议)是内置的vars函数:
>>> vars(a)
{'c': 2, 'b': 1}
或者，根据您想做的事情，从dict继承可能会更好。那么你的类已经是一个字典，如果你愿意，你可以重写getattr和/或setattr来调用和设置字典。例如:
class Foo(dict):
def __init__(self):
pass
def __getattr__(self, attr):
return self[attr]
# etc...
我给出了两个答案的组合:
dict((key, value) for key, value in f.__dict__.iteritems()
if not callable(value) and not key.startswith('__'))
Python 3.7+将于2023年发布
您可以将数据类装饰器添加到类中，并定义一个自定义JSON序列化器，然后是JSON。转储将工作(通过向cls提供自定义编码器)。
f=Foo()
json.dumps(f, cls=CustomJSONEncoder)
{"bar": "hello", "baz": "world", "modified": "2023-02-08T11:49:15.675837"}
可以很容易地修改定制JSON序列化器，使其与任何原生JSON不可序列化的类型兼容。
from datetime import datetime
import dataclasses
import json
@dataclasses.dataclass # <<-- add this decorator
class Foo():
"""An example dataclass."""
bar: str = "hello"
baz: str = "world"
modified: datetime = Column(DateTime(timezone=True), default=datetime.utcnow)
class CustomJSONEncoder(json.JSONEncoder): # <<-- Add this custom encoder
"""Custom JSON encoder for the DB class."""
def default(self, o):
if dataclasses.is_dataclass(o): # this serializes anything dataclass can handle
return dataclasses.asdict(o)
if isinstance(o, datetime): # this adds support for datetime
return o.isoformat()
return super().default(o)
为了进一步将其扩展到任何不可序列化的类型，在自定义编码器类中添加另一个if语句，返回可序列化的内容(例如str)。
使用__dict__的一个缺点是它很浅;它不会将任何子类转换为字典。
如果你使用的是Python3.5或更高版本，你可以使用jsons:
>>> import jsons
>>> jsons.dump(f)
{'bar': 'hello', 'baz': 'world'}
Vars()很棒，但不适用于对象的嵌套对象
将对象的嵌套对象转换为dict:
def to_dict(self):
return json.loads(json.dumps(self, default=lambda o: o.__dict__))
