如果您没有3.7的@dataclass，并且需要可变性，那么下面的代码可能适合您。它是非常自文档化和ide友好的(自动完成)，防止编写两次内容，易于扩展，并且非常简单地测试所有实例变量都被完全初始化:

class Params():
    def __init__(self):
        self.var1 : int = None
        self.var2 : str = None

    def are_all_defined(self):
        for key, value in self.__dict__.items():
            assert (value is not None), "instance variable {} is still None".format(key)
        return True


params = Params()
params.var1 = 2
params.var2 = 'hello'
assert(params.are_all_defined)

下面结构的解决方案是受namedtuple实现和前面一些答案的启发。然而，与namedtuple不同的是，它的值是可变的，但就像c风格的结构体在名称/属性中是不可变的，而普通的类或dict不是。

_class_template = """\
class {typename}:
def __init__(self, *args, **kwargs):
    fields = {field_names!r}

    for x in fields:
        setattr(self, x, None)            

    for name, value in zip(fields, args):
        setattr(self, name, value)

    for name, value in kwargs.items():
        setattr(self, name, value)            

def __repr__(self):
    return str(vars(self))

def __setattr__(self, name, value):
    if name not in {field_names!r}:
        raise KeyError("invalid name: %s" % name)
    object.__setattr__(self, name, value)            
"""

def struct(typename, field_names):

    class_definition = _class_template.format(
        typename = typename,
        field_names = field_names)

    namespace = dict(__name__='struct_%s' % typename)
    exec(class_definition, namespace)
    result = namespace[typename]
    result._source = class_definition

    return result

用法:

Person = struct('Person', ['firstname','lastname'])
generic = Person()
michael = Person('Michael')
jones = Person(lastname = 'Jones')


In [168]: michael.middlename = 'ben'
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-168-b31c393c0d67>", line 1, in <module>
michael.middlename = 'ben'

  File "<string>", line 19, in __setattr__

KeyError: 'invalid name: middlename'

这可能有点晚了，但我使用Python元类(下面也有装饰器版本)做了一个解决方案。

当__init__在运行时被调用时，它会获取每个参数及其值，并将它们作为实例变量分配给你的类。通过这种方式，您可以创建一个类结构的类，而不必手动分配每个值。

我的例子没有错误检查，所以更容易遵循。

class MyStruct(type):
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        names = cls.__init__.func_code.co_varnames[1:]

        self = type.__call__(cls, *args, **kwargs)

        for name, value in zip(names, args):
            setattr(self , name, value)

        for name, value in kwargs.iteritems():
            setattr(self , name, value)
        return self 

这是它的行动。

>>> class MyClass(object):
    __metaclass__ = MyStruct
    def __init__(self, a, b, c):
        pass


>>> my_instance = MyClass(1, 2, 3)
>>> my_instance.a
1
>>> 

我把它发布在reddit上，/u/matchu发布了一个更干净的装饰版本。我鼓励您使用它，除非您想扩展元类版本。

>>> def init_all_args(fn):
    @wraps(fn)
    def wrapped_init(self, *args, **kwargs):
        names = fn.func_code.co_varnames[1:]

        for name, value in zip(names, args):
            setattr(self, name, value)

        for name, value in kwargs.iteritems():
            setattr(self, name, value)

    return wrapped_init

>>> class Test(object):
    @init_all_args
    def __init__(self, a, b):
        pass


>>> a = Test(1, 2)
>>> a.a
1
>>> 

一本字典怎么样?

就像这样:

myStruct = {'field1': 'some val', 'field2': 'some val'}

然后你可以使用这个来操作值:

print myStruct['field1']
myStruct['field2'] = 'some other values'

值不一定是字符串。它们可以是其他任何物体。

更新:数据类

随着Python 3.7中数据类的引入，我们已经非常接近了。

下面的示例与下面的NamedTuple示例类似，但是生成的对象是可变的，并且允许使用默认值。

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class Point:
    x: float
    y: float
    z: float = 0.0


p = Point(1.5, 2.5)

print(p)  # Point(x=1.5, y=2.5, z=0.0)

如果您想使用更特定的类型注释，这可以很好地配合新的类型模块。

我一直在绝望地等待这一刻!要我说，Data Classes和新的NamedTuple声明，再加上typing模块，简直就是天赐之物!

改进的NamedTuple声明

自从Python 3.6以来，它变得非常简单和美丽(恕我直言)，只要你能忍受不变性。

引入了一种声明NamedTuples的新方法，它也允许类型注释:

from typing import NamedTuple


class User(NamedTuple):
    name: str


class MyStruct(NamedTuple):
    foo: str
    bar: int
    baz: list
    qux: User


my_item = MyStruct('foo', 0, ['baz'], User('peter'))

print(my_item) # MyStruct(foo='foo', bar=0, baz=['baz'], qux=User(name='peter'))

我写了一个装饰器，你可以在任何方法上使用它，这样所有传入的参数，或任何默认值，都被分配给实例。

def argumentsToAttributes(method):
    argumentNames = method.func_code.co_varnames[1:]

    # Generate a dictionary of default values:
    defaultsDict = {}
    defaults = method.func_defaults if method.func_defaults else ()
    for i, default in enumerate(defaults, start = len(argumentNames) - len(defaults)):
        defaultsDict[argumentNames[i]] = default

    def newMethod(self, *args, **kwargs):
        # Use the positional arguments.
        for name, value in zip(argumentNames, args):
            setattr(self, name, value)

        # Add the key word arguments. If anything is missing, use the default.
        for name in argumentNames[len(args):]:
            setattr(self, name, kwargs.get(name, defaultsDict[name]))

        # Run whatever else the method needs to do.
        method(self, *args, **kwargs)

    return newMethod

快速演示一下。注意，我使用一个位置参数a，使用默认值b，和一个命名参数c。然后我打印所有3个引用self，以显示它们在方法输入之前已正确分配。

class A(object):
    @argumentsToAttributes
    def __init__(self, a, b = 'Invisible', c = 'Hello'):
        print(self.a)
        print(self.b)
        print(self.c)

A('Why', c = 'Nothing')

注意，我的装饰器应该适用于任何方法，而不仅仅是__init__。