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?
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
为dict寻找一个简单的包装器类,支持属性样式的键访问/赋值(点表示法),我对现有选项不满意,原因如下。
数据类、pydantic等都很棒,但需要对内容进行静态定义。此外,它们不能在依赖dict的代码中替换dict,因为它们不共享相同的方法,并且不支持__getitem__()语法。
因此,我开发了MetaDict。它的行为完全类似于dict,但支持点表示法和IDE自动补全(如果对象被加载到RAM中),而没有其他解决方案的缺点和潜在的名称空间冲突。所有功能和使用示例都可以在GitHub上找到(见上面的链接)。
完全披露:我是MetaDict的作者。
我在尝试其他解决方案时遇到的缺点/限制:
Addict No key autocompletion in IDE Nested key assignment cannot be turned off Newly assigned dict objects are not converted to support attribute-style key access Shadows inbuilt type Dict Prodict No key autocompletion in IDE without defining a static schema (similar to dataclass) No recursive conversion of dict objects when embedded in list or other inbuilt iterables AttrDict No key autocompletion in IDE Converts list objects to tuple behind the scenes Munch Inbuilt methods like items(), update(), etc. can be overwritten with obj.items = [1, 2, 3] No recursive conversion of dict objects when embedded in list or other inbuilt iterables EasyDict Only strings are valid keys, but dict accepts all hashable objects as keys Inbuilt methods like items(), update(), etc. can be overwritten with obj.items = [1, 2, 3] Inbuilt methods don't behave as expected: obj.pop('unknown_key', None) raises an AttributeError
注意:我在这个stackoverflow中写了一个类似的答案,这是相关的。
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})
有一个 名为namedtuple的集合助手,可以为你做这些:
from collections import namedtuple
d_named = namedtuple('Struct', d.keys())(*d.values())
In [7]: d_named
Out[7]: Struct(a=1, b={'c': 2}, d=['hi', {'foo': 'bar'}])
In [8]: d_named.a
Out[8]: 1
我的字典是这样的:
addr_bk = {
'person': [
{'name': 'Andrew', 'id': 123, 'email': 'andrew@mailserver.com',
'phone': [{'type': 2, 'number': '633311122'},
{'type': 0, 'number': '97788665'}]
},
{'name': 'Tom', 'id': 456,
'phone': [{'type': 0, 'number': '91122334'}]},
{'name': 'Jack', 'id': 7788, 'email': 'jack@gmail.com'}
]
}
可以看到,我已经嵌套了字典和字典列表。 这是因为addr_bk是从使用lwpb.codec转换为python dict的协议缓冲区数据解码的。有可选字段(例如email =>,其中键可能不可用)和重复字段(例如phone =>转换为dict列表)。
我尝试了上述所有建议的解决方案。有些不能很好地处理嵌套字典。其他的则不容易打印对象的详细信息。
只有Dawie Strauss的dic2obj (dict)解决方案最有效。
我已经增强了一点,当找不到钥匙时处理:
# Work the best, with nested dictionaries & lists! :)
# Able to print out all items.
class dict2obj_new(dict):
def __init__(self, dict_):
super(dict2obj_new, self).__init__(dict_)
for key in self:
item = self[key]
if isinstance(item, list):
for idx, it in enumerate(item):
if isinstance(it, dict):
item[idx] = dict2obj_new(it)
elif isinstance(item, dict):
self[key] = dict2obj_new(item)
def __getattr__(self, key):
# Enhanced to handle key not found.
if self.has_key(key):
return self[key]
else:
return None
然后,我用:
# Testing...
ab = dict2obj_new(addr_bk)
for person in ab.person:
print "Person ID:", person.id
print " Name:", person.name
# Check if optional field is available before printing.
if person.email:
print " E-mail address:", person.email
# Check if optional field is available before printing.
if person.phone:
for phone_number in person.phone:
if phone_number.type == codec.enums.PhoneType.MOBILE:
print " Mobile phone #:",
elif phone_number.type == codec.enums.PhoneType.HOME:
print " Home phone #:",
else:
print " Work phone #:",
print phone_number.number
如果你想访问dict键作为一个对象(或作为一个dict难键),做递归,也能够更新原来的dict,你可以这样做:
class Dictate(object):
"""Object view of a dict, updating the passed in dict when values are set
or deleted. "Dictate" the contents of a dict...: """
def __init__(self, d):
# since __setattr__ is overridden, self.__dict = d doesn't work
object.__setattr__(self, '_Dictate__dict', d)
# Dictionary-like access / updates
def __getitem__(self, name):
value = self.__dict[name]
if isinstance(value, dict): # recursively view sub-dicts as objects
value = Dictate(value)
return value
def __setitem__(self, name, value):
self.__dict[name] = value
def __delitem__(self, name):
del self.__dict[name]
# Object-like access / updates
def __getattr__(self, name):
return self[name]
def __setattr__(self, name, value):
self[name] = value
def __delattr__(self, name):
del self[name]
def __repr__(self):
return "%s(%r)" % (type(self).__name__, self.__dict)
def __str__(self):
return str(self.__dict)
使用示例:
d = {'a': 'b', 1: 2}
dd = Dictate(d)
assert dd.a == 'b' # Access like an object
assert dd[1] == 2 # Access like a dict
# Updates affect d
dd.c = 'd'
assert d['c'] == 'd'
del dd.a
del dd[1]
# Inner dicts are mapped
dd.e = {}
dd.e.f = 'g'
assert dd['e'].f == 'g'
assert d == {'c': 'd', 'e': {'f': 'g'}}
让我来解释一下不久前我几乎用过的一个解决方案。但首先,我没有这样做的原因可以通过以下代码来说明:
d = {'from': 1}
x = dict2obj(d)
print x.from
给出这个错误:
File "test.py", line 20
print x.from == 1
^
SyntaxError: invalid syntax
因为“from”是Python关键字,所以某些字典键是不允许的。
现在我的解决方案允许直接使用字典项的名称来访问它们。但是它也允许你使用“字典语义”。下面是使用示例的代码:
class dict2obj(dict):
def __init__(self, dict_):
super(dict2obj, self).__init__(dict_)
for key in self:
item = self[key]
if isinstance(item, list):
for idx, it in enumerate(item):
if isinstance(it, dict):
item[idx] = dict2obj(it)
elif isinstance(item, dict):
self[key] = dict2obj(item)
def __getattr__(self, key):
return self[key]
d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
x = dict2obj(d)
assert x.a == x['a'] == 1
assert x.b.c == x['b']['c'] == 2
assert x.d[1].foo == x['d'][1]['foo'] == "bar"