我正在寻找一种优雅的方式来获得数据使用属性访问字典与一些嵌套的字典和列表(即javascript风格的对象语法)。

例如:

>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}

应该以这样的方式访问:

>>> x = dict2obj(d)
>>> x.a
1
>>> x.b.c
2
>>> x.d[1].foo
bar

我想,如果没有递归,这是不可能的,但是有什么更好的方法来获得字典的对象样式呢?


当前回答

# Applies to Python-3 Standard Library
class Struct(object):
    def __init__(self, data):
        for name, value in data.items():
            setattr(self, name, self._wrap(value))

    def _wrap(self, value):
        if isinstance(value, (tuple, list, set, frozenset)): 
            return type(value)([self._wrap(v) for v in value])
        else:
            return Struct(value) if isinstance(value, dict) else value


# Applies to Python-2 Standard Library
class Struct(object):
    def __init__(self, data):
        for name, value in data.iteritems():
            setattr(self, name, self._wrap(value))

    def _wrap(self, value):
        if isinstance(value, (tuple, list, set, frozenset)): 
            return type(value)([self._wrap(v) for v in value])
        else:
            return Struct(value) if isinstance(value, dict) else value

可以用于任何深度的任何序列/字典/值结构。

其他回答

如果你想让它递归的话,在之前接受的答案所做的基础上。

class FullStruct:
    def __init__(self, **kwargs):
        for key, value in kwargs.items():
            if isinstance(value, dict):
                f = FullStruct(**value)
                self.__dict__.update({key: f})
            else:
                self.__dict__.update({key: value})
class Struct(dict):
    def __getattr__(self, name):
        try:
            return self[name]
        except KeyError:
            raise AttributeError(name)

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

    def copy(self):
        return Struct(dict.copy(self))

用法:

points = Struct(x=1, y=2)
# Changing
points['x'] = 2
points.y = 1
# Accessing
points['x'], points.x, points.get('x') # 2 2 2
points['y'], points.y, points.get('y') # 1 1 1
# Accessing inexistent keys/attrs 
points['z'] # KeyError: z
points.z # AttributeError: z
# Copying
points_copy = points.copy()
points.x = 2
points_copy.x # 1

这是另一种将字典列表转换为对象的替代方法:

def dict2object(in_dict):
    class Struct(object):
        def __init__(self, in_dict):
            for key, value in in_dict.items():
                if isinstance(value, (list, tuple)):
                    setattr(
                        self, key,
                        [Struct(sub_dict) if isinstance(sub_dict, dict)
                         else sub_dict for sub_dict in value])
                else:
                    setattr(
                        self, key,
                        Struct(value) if isinstance(value, dict)
                        else value)
    return [Struct(sub_dict) for sub_dict in in_dict] \
        if isinstance(in_dict, list) else Struct(in_dict)

构建我对“python:如何动态地向类添加属性?”:

class data(object):
    def __init__(self,*args,**argd):
        self.__dict__.update(dict(*args,**argd))

def makedata(d):
    d2 = {}
    for n in d:
        d2[n] = trydata(d[n])
    return data(d2)

def trydata(o):
    if isinstance(o,dict):
        return makedata(o)
    elif isinstance(o,list):
        return [trydata(i) for i in o]
    else:
        return o

在要转换的字典上调用makedata,或者根据期望的输入调用trydata,它将输出一个数据对象。

注:

如果需要更多功能,可以向trydata添加elif。 显然,如果你想要x.a ={}或类似的东西,这是行不通的。 如果您想要一个只读版本,请使用原始答案中的类数据。

我知道这里已经有很多答案了,我迟到了,但这个方法将递归和“就地”将字典转换为类对象结构……适用于3.x.x

def dictToObject(d):
    for k,v in d.items():
        if isinstance(v, dict):
            d[k] = dictToObject(v)
    return namedtuple('object', d.keys())(*d.values())

# Dictionary created from JSON file
d = {
    'primaryKey': 'id', 
    'metadata': 
        {
            'rows': 0, 
            'lastID': 0
        }, 
    'columns': 
        {
            'col2': {
                'dataType': 'string', 
                'name': 'addressLine1'
            }, 
            'col1': {
                'datatype': 'string', 
                'name': 'postcode'
            }, 
            'col3': {
                'dataType': 'string', 
                'name': 'addressLine2'
            }, 
            'col0': {
                'datatype': 'integer', 
                'name': 'id'
            }, 
            'col4': {
                'dataType': 'string', 
                'name': 'contactNumber'
            }
        }, 
        'secondaryKeys': {}
}

d1 = dictToObject(d)
d1.columns.col1 # == object(datatype='string', name='postcode')
d1.metadata.rows # == 0