这就是我用的

args = {
        'batch_size': 32,
        'workers': 4,
        'train_dir': 'train',
        'val_dir': 'val',
        'lr': 1e-3,
        'momentum': 0.9,
        'weight_decay': 1e-4
    }
args = namedtuple('Args', ' '.join(list(args.keys())))(**args)

print (args.lr)

这不是一个“好”的答案，但我认为这是俏皮的(它不处理嵌套字典在当前形式)。简单地将dict包装在函数中:

def make_funcdict(d=None, **kwargs)
    def funcdict(d=None, **kwargs):
        if d is not None:
            funcdict.__dict__.update(d)
        funcdict.__dict__.update(kwargs)
        return funcdict.__dict__
    funcdict(d, **kwargs)
    return funcdict

现在你的语法略有不同。访问dict项就像访问属性f.key一样。要以通常的方式访问dict项(和其他dict方法)，请执行f()['key']，我们可以通过使用关键字参数和/或字典调用f来方便地更新dict

例子

d = {'name':'Henry', 'age':31}
d = make_funcdict(d)
>>> for key in d():
...     print key
... 
age
name
>>> print d.name
... Henry
>>> print d.age
... 31
>>> d({'Height':'5-11'}, Job='Carpenter')
... {'age': 31, 'name': 'Henry', 'Job': 'Carpenter', 'Height': '5-11'}

就是这样。如果有人提出这种方法的优点和缺点，我会很高兴。

让我发布另一个实现，它基于Kinvais的答案，但集成了http://databio.org/posts/python_AttributeDict.html中提出的AttributeDict的思想。

这个版本的优点是它也适用于嵌套字典:

class AttrDict(dict):
    """
    A class to convert a nested Dictionary into an object with key-values
    that are accessible using attribute notation (AttrDict.attribute) instead of
    key notation (Dict["key"]). This class recursively sets Dicts to objects,
    allowing you to recurse down nested dicts (like: AttrDict.attr.attr)
    """

    # Inspired by:
    # http://stackoverflow.com/a/14620633/1551810
    # http://databio.org/posts/python_AttributeDict.html

    def __init__(self, iterable, **kwargs):
        super(AttrDict, self).__init__(iterable, **kwargs)
        for key, value in iterable.items():
            if isinstance(value, dict):
                self.__dict__[key] = AttrDict(value)
            else:
                self.__dict__[key] = value

更新- 2020年

自从这个问题在大约十年前被提出以来，Python本身已经发生了相当大的变化。

虽然我最初回答中的方法在某些情况下仍然有效，(例如，遗留项目坚持使用旧版本的Python，以及在某些情况下，您确实需要处理具有非常动态字符串键的字典)，但我认为一般来说，Python 3.7中引入的数据类是AttrDict绝大多数用例的明显/正确的解决方案。

原来的答案

最好的方法是:

class AttrDict(dict):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(AttrDict, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.__dict__ = self

一些优点:

它真的有用! 没有字典类方法被遮蔽(例如.keys()工作得很好。除非-当然-你给它们赋值，见下文) 属性和项总是同步的 试图将不存在的key作为属性访问会正确地引发AttributeError而不是KeyError 支持[Tab]自动补全(例如在jupyter和ipython中)

缺点:

如果.keys()等方法被传入的数据覆盖，它们就不能正常工作 在Python < 2.7.4 / Python3 < 3.2.3中导致内存泄漏 Pylint因为E1123(意外关键字参数)和E1103(可能没有成员)而抓狂 对于外行来说，这似乎是纯粹的魔法。

简要解释一下它是如何工作的

All python objects internally store their attributes in a dictionary that is named __dict__. There is no requirement that the internal dictionary __dict__ would need to be "just a plain dict", so we can assign any subclass of dict() to the internal dictionary. In our case we simply assign the AttrDict() instance we are instantiating (as we are in __init__). By calling super()'s __init__() method we made sure that it (already) behaves exactly like a dictionary, since that function calls all the dictionary instantiation code.

Python没有开箱即用提供此功能的原因之一

正如“cons”列表中所指出的，这将存储键的名称空间(可能来自任意和/或不受信任的数据!)与内置dict方法属性的名称空间结合在一起。例如:

d = AttrDict()
d.update({'items':["jacket", "necktie", "trousers"]})
for k, v in d.items():    # TypeError: 'list' object is not callable
    print "Never reached!"

显然，现在有一个库- https://pypi.python.org/pypi/attrdict -实现了这个确切的功能，加上递归合并和json加载。也许值得一看。

从另一个SO问题中，有一个很好的实现示例，可以简化现有的代码。如何:

class AttributeDict(dict):
    __slots__ = () 
    __getattr__ = dict.__getitem__
    __setattr__ = dict.__setitem__

更加简洁，并且不会为将来的__getattr__和__setattr__函数留下任何额外的麻烦空间。