kaggle_environments使用的实现是一个名为structify的函数。

class Struct(dict):
    def __init__(self, **entries):
        entries = {k: v for k, v in entries.items() if k != "items"}
        dict.__init__(self, entries)
        self.__dict__.update(entries)

    def __setattr__(self, attr, value):
        self.__dict__[attr] = value
        self[attr] = value

# Added benefit of cloning lists and dicts.
def structify(o):
    if isinstance(o, list):
        return [structify(o[i]) for i in range(len(o))]
    elif isinstance(o, dict):
        return Struct(**{k: structify(v) for k, v in o.items()})
    return o

https://github.com/Kaggle/kaggle-environments/blob/master/kaggle_environments/utils.py

这可能有助于在《ConnectX》等游戏中测试AI模拟代理

from kaggle_environments import structify

obs  = structify({ 'remainingOverageTime': 60, 'step': 0, 'mark': 1, 'board': [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]})
conf = structify({ 'timeout': 2, 'actTimeout': 2, 'agentTimeout': 60, 'episodeSteps': 1000, 'runTimeout': 1200, 'columns': 7, 'rows': 6, 'inarow': 4, '__raw_path__': '/kaggle_simulations/agent/main.py' })

def agent(obs, conf):
  action = obs.step % conf.columns
  return action

Fabric有一个非常好的、最小的实现。将其扩展为允许嵌套访问，我们可以使用defaultdict，结果看起来像这样:

from collections import defaultdict

class AttributeDict(defaultdict):
    def __init__(self):
        super(AttributeDict, self).__init__(AttributeDict)

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError(key)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

可以这样使用它:

keys = AttributeDict()
keys.abc.xyz.x = 123
keys.abc.xyz.a.b.c = 234

这详细阐述了Kugel的回答“从dict和派生并实现__getattr__和__setattr__”。现在你知道怎么做了!

我最近遇到了“Box”库，它也做同样的事情。

安装命令:pip install python-box

例子:

from box import Box

mydict = {"key1":{"v1":0.375,
                    "v2":0.625},
          "key2":0.125,
          }
mydict = Box(mydict)

print(mydict.key1.v1)

我发现它比其他现有的库(如dotmap)更有效，当你有大量嵌套字典时，dotmap会产生python递归错误。

链接到图书馆和详细信息:https://pypi.org/project/python-box/

这也适用于嵌套字典，并确保后面追加的字典行为相同:

class DotDict(dict):

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        # Recursively turn nested dicts into DotDicts
        for key, value in self.items():
            if type(value) is dict:
                self[key] = DotDict(value)

    def __setitem__(self, key, item):
        if type(item) is dict:
            item = DotDict(item)
        super().__setitem__(key, item)

    __setattr__ = __setitem__
    __getattr__ = dict.__getitem__

我不喜欢在(超过)10年前的火灾中添加另一个日志，但我也会检查dotwiz库，它是我最近发布的——实际上就在今年。

它是一个相对较小的库，在基准测试中，它在get(访问)和设置(创建)时间方面也表现得非常好，至少与其他备选方案相比是这样。

通过pip安装dotwiz

pip install dotwiz

它能做你想让它做的所有事情，并继承dict的子类，所以它的操作就像一个普通的字典:

from dotwiz import DotWiz

dw = DotWiz()
dw.hello = 'world'
dw.hello
dw.hello += '!'
# dw.hello and dw['hello'] now both return 'world!'
dw.val = 5
dw.val2 = 'Sam'

最重要的是，你可以将它转换为dict对象:

d = dw.to_dict()
dw = DotWiz(d) # automatic conversion in constructor

这意味着如果你想访问的东西已经是dict形式的，你可以把它变成一个dotwz来方便访问:

import json
json_dict = json.loads(text)
data = DotWiz(json_dict)
print data.location.city

最后，我正在做的一些令人兴奋的事情是一个现有的特性请求，这样它就会自动创建新的子DotWiz实例，这样你就可以做这样的事情:

dw = DotWiz()
dw['people.steve.age'] = 31

dw
# ✫(people=✫(steve=✫(age=31)))

与点图比较

我在下面添加了一个快速而粗略的性能比较。

首先，用pip安装两个库:

pip install dotwiz dotmap

为了进行基准测试，我编写了以下代码:

from timeit import timeit

from dotwiz import DotWiz
from dotmap import DotMap


d = {'hey': {'so': [{'this': {'is': {'pretty': {'cool': True}}}}]}}

dw = DotWiz(d)
# ✫(hey=✫(so=[✫(this=✫(is=✫(pretty={'cool'})))]))

dm = DotMap(d)
# DotMap(hey=DotMap(so=[DotMap(this=DotMap(is=DotMap(pretty={'cool'})))]))

assert dw.hey.so[0].this['is'].pretty.cool == dm.hey.so[0].this['is'].pretty.cool

n = 100_000

print('dotwiz (create):  ', round(timeit('DotWiz(d)', number=n, globals=globals()), 3))
print('dotmap (create):  ', round(timeit('DotMap(d)', number=n, globals=globals()), 3))
print('dotwiz (get):  ', round(timeit("dw.hey.so[0].this['is'].pretty.cool", number=n, globals=globals()), 3))
print('dotmap (get):  ', round(timeit("dm.hey.so[0].this['is'].pretty.cool", number=n, globals=globals()), 3))

结果，在我的M1 Mac上运行Python 3.10:

dotwiz (create):   0.189
dotmap (create):   1.085
dotwiz (get):   0.014
dotmap (get):   0.335

我喜欢Munch，它提供了很多方便的选项在点访问。

进口蒙克 Temp_1 = {'person': {' fname': 'senthil'， 'lname': 'ramalingam'}} Dict_munch = munch.munchify(temp_1) dict_munch.person.fname