我能想到的最干净的方法是使用一个类装饰器，它可以让你声明一个静态类，并将其重写为一个具有正常命名属性的结构体:

from as_struct import struct

@struct
class Product():
    name = 'unknown product'
    quantity = -1
    sku = '-'

# create instance
p = Product('plush toy', sku='12-345-6789')

# check content:
p.name     # plush toy
p.quantity # -1 
p.sku      # 12-345-6789

使用以下装饰器代码:

def struct(struct_class):
    # create a new init
    def struct_init(self, *args, **kwargs):
        i = 0 # we really don't need enumerate() here...
        for value in args:
            name = member_names[i]
            default_value = member_values[i]
            setattr(self, name, value if value is not None else default_value)
            i += 1 # ...we just need to inc an int
        for key,value in kwargs.items():
            i = member_names.index(key)
            default_value = member_values[i]
            setattr(self, key, value if value is not None else default_value)
    # extract the struct members
    member_names = []
    member_values = []
    for attr_name in dir(struct_class):
        if not attr_name.startswith('_'):
            value = getattr(struct_class, attr_name)
            if not callable(value):
                member_names.append(attr_name)
                member_values.append(value)
    # rebind and return
    struct_class.init = struct_init
    return struct_class

它的工作原理是获取类，提取字段名及其默认值，然后重写类的__init__函数，根据知道哪个参数索引映射到哪个属性名来设置self属性。

也许你正在寻找没有构造函数的struct:

class Sample:
  name = ''
  average = 0.0
  values = None # list cannot be initialized here!


s1 = Sample()
s1.name = "sample 1"
s1.values = []
s1.values.append(1)
s1.values.append(2)
s1.values.append(3)

s2 = Sample()
s2.name = "sample 2"
s2.values = []
s2.values.append(4)

for v in s1.values:   # prints 1,2,3 --> OK.
  print v
print "***"
for v in s2.values:   # prints 4 --> OK.
  print v

NamedTuple很舒服。但是没有人共享性能和存储。

from typing import NamedTuple
import guppy  # pip install guppy
import timeit


class User:
    def __init__(self, name: str, uid: int):
        self.name = name
        self.uid = uid


class UserSlot:
    __slots__ = ('name', 'uid')

    def __init__(self, name: str, uid: int):
        self.name = name
        self.uid = uid


class UserTuple(NamedTuple):
    # __slots__ = ()  # AttributeError: Cannot overwrite NamedTuple attribute __slots__
    name: str
    uid: int


def get_fn(obj, attr_name: str):
    def get():
        getattr(obj, attr_name)
    return get

if 'memory test':
    obj = [User('Carson', 1) for _ in range(1000000)]      # Cumulative: 189138883
    obj_slot = [UserSlot('Carson', 1) for _ in range(1000000)]          # 77718299  <-- winner
    obj_namedtuple = [UserTuple('Carson', 1) for _ in range(1000000)]   # 85718297
    print(guppy.hpy().heap())  # Run this function individually. 
    """
    Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)
     0 1000000    24 112000000 34 112000000  34 dict of __main__.User
     1 1000000    24 64000000  19 176000000  53 __main__.UserTuple
     2 1000000    24 56000000  17 232000000  70 __main__.User
     3 1000000    24 56000000  17 288000000  87 __main__.UserSlot
     ...
    """

if 'performance test':
    obj = User('Carson', 1)
    obj_slot = UserSlot('Carson', 1)
    obj_tuple = UserTuple('Carson', 1)

    time_normal = min(timeit.repeat(get_fn(obj, 'name'), repeat=20))
    print(time_normal)  # 0.12550550000000005

    time_slot = min(timeit.repeat(get_fn(obj_slot, 'name'), repeat=20))
    print(time_slot)  # 0.1368690000000008

    time_tuple = min(timeit.repeat(get_fn(obj_tuple, 'name'), repeat=20))
    print(time_tuple)  # 0.16006120000000124

    print(time_tuple/time_slot)  # 1.1694481584580898  # The slot is almost 17% faster than NamedTuple on Windows. (Python 3.7.7)

如果你的__dict__没有被使用，请在__slots__(更高的性能和存储)和NamedTuple(清晰的阅读和使用)之间选择。

您可以查看此链接(插槽的使用 )来获取更多的__slots__信息。

我认为Python结构字典适合这个需求。

d = dict{}
d[field1] = field1
d[field2] = field2
d[field2] = field3

这里有一个解决方案，它使用一个类(从未实例化)来保存数据。我喜欢这种方式涉及很少的输入，不需要任何额外的软件包等。

class myStruct:
    field1 = "one"
    field2 = "2"

您可以稍后根据需要添加更多字段:

myStruct.field3 = 3

要获取值，可以像往常一样访问字段:

>>> myStruct.field1
'one'

dF:太酷了……我没有 我知道我可以访问的领域 一个使用字典的类。 马克:我希望我遇到的情况 这正是我需要一个元组的时候 但没有什么比 字典。

你可以使用字典访问类的字段，因为类的字段、它的方法和它的所有属性都是用字典存储在内部的(至少在CPython中是这样)。

.．.这就引出了你的第二个评论。相信Python字典是“沉重的”是一个非常非Python主义的概念。读这样的评论简直要了我的Python禅。这可不太好。

您可以看到，当您声明一个类时，实际上是在为一个字典创建一个相当复杂的包装器——因此，如果有的话，您比使用一个简单的字典增加了更多的开销。顺便说一下，这种开销在任何情况下都是没有意义的。如果您正在处理性能关键的应用程序，请使用C或其他语言。