如何将嵌套的 Python 字典转换为对象？

Question

我正在寻找一种优雅的方法来使用带有一些嵌套字典和列表（即 javascript 样式的对象语法）的字典的属性访问来获取数据。

例如：

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

应该可以这样访问：

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

我认为，如果没有递归，这是不可能的，但是获得字典对象样式的好方法是什么？

Answer 1

更新：在 Python 2.6 及更高版本中，请考虑namedtuple数据结构是否适合您的需求：

>>> from collections import namedtuple
>>> MyStruct = namedtuple('MyStruct', 'a b d')
>>> s = MyStruct(a=1, b={'c': 2}, d=['hi'])
>>> s
MyStruct(a=1, b={'c': 2}, d=['hi'])
>>> s.a
1
>>> s.b
{'c': 2}
>>> s.c
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyStruct' object has no attribute 'c'
>>> s.d
['hi']

替代方案（原始答案内容）是：

class Struct:
    def __init__(self, **entries):
        self.__dict__.update(entries)

然后，您可以使用：

>>> args = {'a': 1, 'b': 2}
>>> s = Struct(**args)
>>> s
<__main__.Struct instance at 0x01D6A738>
>>> s.a
1
>>> s.b
2

Answer 2

令人惊讶的是，没有人提到Bunch 。 该库专门用于提供对 dict 对象的属性样式访问，并且完全符合 OP 的要求。 一个示范：

>>> from bunch import bunchify
>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
>>> x = bunchify(d)
>>> x.a
1
>>> x.b.c
2
>>> x.d[1].foo
'bar'

Python 3 库可在https://github.com/Infinidat/munch获得 -归功于 codyzu

>>> from munch import DefaultMunch
>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
>>> obj = DefaultMunch.fromDict(d)
>>> obj.b.c
2
>>> obj.a
1
>>> obj.d[1].foo
'bar'

Answer 3

class obj(object):
    def __init__(self, d):
        for k, v in d.items():
            if isinstance(k, (list, tuple)):
                setattr(self, k, [obj(x) if isinstance(x, dict) else x for x in v])
            else:
                setattr(self, k, obj(v) if isinstance(v, dict) else v)

>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
>>> x = obj(d)
>>> x.b.c
2
>>> x.d[1].foo
'bar'

Answer 4

x = type('new_dict', (object,), d)

然后对此添加递归，您就完成了。

编辑这是我将如何实现它：

>>> d
{'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ['hi', {'foo': 'bar'}]}
>>> def obj_dic(d):
    top = type('new', (object,), d)
    seqs = tuple, list, set, frozenset
    for i, j in d.items():
        if isinstance(j, dict):
            setattr(top, i, obj_dic(j))
        elif isinstance(j, seqs):
            setattr(top, i, 
                type(j)(obj_dic(sj) if isinstance(sj, dict) else sj for sj in j))
        else:
            setattr(top, i, j)
    return top

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

Answer 5

# 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

可以与任何深度的任何序列/字典/值结构一起使用。

Answer 6

有一个名为namedtuple的集合助手，可以为您执行此操作：

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

Answer 7

如果您的 dict 来自json.loads() ，您可以在一行中将其转换为对象（而不是 dict）：

import json
from collections import namedtuple

json.loads(data, object_hook=lambda d: namedtuple('X', d.keys())(*d.values()))

另请参阅如何将 JSON 数据转换为 Python 对象。

Answer 8

以我认为前面例子中最好的方面为例，这就是我想出的：

class Struct:
    """The recursive class for building and representing objects with."""

    def __init__(self, obj):
        for k, v in obj.items():
            if isinstance(v, dict):
                setattr(self, k, Struct(v))
            else:
                setattr(self, k, v)

    def __getitem__(self, val):
        return self.__dict__[val]

    def __repr__(self):
        return '{%s}' % str(', '.join('%s : %s' % (k, repr(v)) for (k, v) in self.__dict__.items()))

Answer 9

您可以利用标准库的json模块和自定义对象挂钩：

import json

class obj(object):
    def __init__(self, dict_):
        self.__dict__.update(dict_)

def dict2obj(d):
    return json.loads(json.dumps(d), object_hook=obj)

示例用法：

>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ['hi', {'foo': 'bar'}]}
>>> o = dict2obj(d)
>>> o.a
1
>>> o.b.c
2
>>> o.d[0]
u'hi'
>>> o.d[1].foo
u'bar'

并且它不像namedtuple那样严格只读，即您可以更改值 - 而不是结构：

>>> o.b.c = 3
>>> o.b.c
3

Answer 10

我最终尝试了AttrDict和Bunch库，发现它们对于我的使用来说太慢了。 在我和一个朋友调查之后，我们发现编写这些库的主要方法导致库通过嵌套对象积极递归并在整个过程中复制字典对象。 考虑到这一点，我们进行了两项关键更改。 1）我们使属性延迟加载 2）我们不是创建字典对象的副本，而是创建轻量级代理对象的副本。 这是最终的实现。 使用此代码的性能提升令人难以置信。 当使用 AttrDict 或 Bunch 时，这两个库分别消耗了我请求时间的 1/2 和 1/3（什么！？）。 这段代码将该时间减少到几乎没有（在 0.5 毫秒的范围内）。 这当然取决于您的需求，但如果您在代码中大量使用此功能，那么一定要使用像这样简单的东西。

class DictProxy(object):
    def __init__(self, obj):
        self.obj = obj

    def __getitem__(self, key):
        return wrap(self.obj[key])

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return wrap(getattr(self.obj, key))
        except AttributeError:
            try:
                return self[key]
            except KeyError:
                raise AttributeError(key)

    # you probably also want to proxy important list properties along like
    # items(), iteritems() and __len__

class ListProxy(object):
    def __init__(self, obj):
        self.obj = obj

    def __getitem__(self, key):
        return wrap(self.obj[key])

    # you probably also want to proxy important list properties along like
    # __iter__ and __len__

def wrap(value):
    if isinstance(value, dict):
        return DictProxy(value)
    if isinstance(value, (tuple, list)):
        return ListProxy(value)
    return value

请参阅https://stackoverflow.com/users/704327/michael-merickel此处的原始实现。

需要注意的另一件事是，此实现非常简单，并没有实现您可能需要的所有方法。 您需要根据需要在 DictProxy 或 ListProxy 对象上编写这些内容。

Answer 11

如果您想将 dict 键作为对象（或作为困难键的 dict）访问，请递归执行，并且还能够更新原始 dict，您可以这样做：

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)

示例用法：

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'}}

Answer 12

>>> def dict2obj(d):
        if isinstance(d, list):
            d = [dict2obj(x) for x in d]
        if not isinstance(d, dict):
            return d
        class C(object):
            pass
        o = C()
        for k in d:
            o.__dict__[k] = dict2obj(d[k])
        return o


>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
>>> x = dict2obj(d)
>>> x.a
1
>>> x.b.c
2
>>> x.d[1].foo
'bar'

Answer 13

在 2021 年，使用 pydantic BaseModel - 将嵌套的 dicts 和嵌套的 json 对象转换为 python 对象，反之亦然：

https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/models/

>>> class Foo(BaseModel):
...     count: int
...     size: float = None
... 
>>> 
>>> class Bar(BaseModel):
...     apple = 'x'
...     banana = 'y'
... 
>>> 
>>> class Spam(BaseModel):
...     foo: Foo
...     bars: List[Bar]
... 
>>> 
>>> m = Spam(foo={'count': 4}, bars=[{'apple': 'x1'}, {'apple': 'x2'}])

对象听写

>>> print(m.dict())
{'foo': {'count': 4, 'size': None}, 'bars': [{'apple': 'x1', 'banana': 'y'}, {'apple': 'x2', 'banana': 'y'}]}

对象转 JSON

>>> print(m.json())
{"foo": {"count": 4, "size": null}, "bars": [{"apple": "x1", "banana": "y"}, {"apple": "x2", "banana": "y"}]}

口述反对

>>> spam = Spam.parse_obj({'foo': {'count': 4, 'size': None}, 'bars': [{'apple': 'x1', 'banana': 'y'}, {'apple': 'x2', 'banana': 'y2'}]})
>>> spam
Spam(foo=Foo(count=4, size=None), bars=[Bar(apple='x1', banana='y'), Bar(apple='x2', banana='y2')])

JSON 到对象

>>> spam = Spam.parse_raw('{"foo": {"count": 4, "size": null}, "bars": [{"apple": "x1", "banana": "y"}, {"apple": "x2", "banana": "y"}]}')
>>> spam
Spam(foo=Foo(count=4, size=None), bars=[Bar(apple='x1', banana='y'), Bar(apple='x2', banana='y')])

Answer 14

x.__dict__.update(d)应该没问题。

Answer 15

通常，您希望将 dict 层次结构镜像到您的对象中，而不是通常处于最低级别的列表或元组。 所以这就是我这样做的方式：

class defDictToObject(object):

    def __init__(self, myDict):
        for key, value in myDict.items():
            if type(value) == dict:
                setattr(self, key, defDictToObject(value))
            else:
                setattr(self, key, value)

所以我们这样做：

myDict = { 'a': 1,
           'b': { 
              'b1': {'x': 1,
                    'y': 2} },
           'c': ['hi', 'bar'] 
         }

并得到：

xbb1.x 1

xc ['嗨'，'酒吧']

Answer 16

我知道这里已经有很多答案了，我迟到了，但是这种方法将递归地“就地”将字典转换为类似对象的结构......适用于 3.xx

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

Answer 17

这应该让你开始：

class dict2obj(object):
    def __init__(self, d):
        self.__dict__['d'] = d

    def __getattr__(self, key):
        value = self.__dict__['d'][key]
        if type(value) == type({}):
            return dict2obj(value)

        return value

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

x = dict2obj(d)
print x.a
print x.b.c
print x.d[1].foo

它还不适用于列表。 您必须将列表包装在 UserList 中并重载__getitem__以包装字典。

Answer 18

from mock import Mock
d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
my_data = Mock(**d)

# We got
# my_data.a == 1

Answer 19

这也很好用

class DObj(object):
    pass

dobj = Dobj()
dobj.__dict__ = {'a': 'aaa', 'b': 'bbb'}

print dobj.a
>>> aaa
print dobj.b
>>> bbb

Answer 20

最简单的方法是使用collections.namedtuple 。

我发现以下 4-liner 最漂亮，它支持嵌套字典：

def dict_to_namedtuple(typename, data):
    return namedtuple(typename, data.keys())(
        *(dict_to_namedtuple(typename + '_' + k, v) if isinstance(v, dict) else v for k, v in data.items())
    )

输出看起来也不错：

>>> nt = dict_to_namedtuple('config', {
...     'path': '/app',
...     'debug': {'level': 'error', 'stream': 'stdout'}
... })

>>> print(nt)
config(path='/app', debug=config_debug(level='error', stream='stdout'))

>>> print(nt.debug.level)
'error'

Answer 21

旧问答，但我还有更多话要说。 似乎没有人谈论递归字典。 这是我的代码：

#!/usr/bin/env python

class Object( dict ):
    def __init__( self, data = None ):
        super( Object, self ).__init__()
        if data:
            self.__update( data, {} )

    def __update( self, data, did ):
        dataid = id(data)
        did[ dataid ] = self

        for k in data:
            dkid = id(data[k])
            if did.has_key(dkid):
                self[k] = did[dkid]
            elif isinstance( data[k], Object ):
                self[k] = data[k]
            elif isinstance( data[k], dict ):
                obj = Object()
                obj.__update( data[k], did )
                self[k] = obj
                obj = None
            else:
                self[k] = data[k]

    def __getattr__( self, key ):
        return self.get( key, None )

    def __setattr__( self, key, value ):
        if isinstance(value,dict):
            self[key] = Object( value )
        else:
            self[key] = value

    def update( self, *args ):
        for obj in args:
            for k in obj:
                if isinstance(obj[k],dict):
                    self[k] = Object( obj[k] )
                else:
                    self[k] = obj[k]
        return self

    def merge( self, *args ):
        for obj in args:
            for k in obj:
                if self.has_key(k):
                    if isinstance(self[k],list) and isinstance(obj[k],list):
                        self[k] += obj[k]
                    elif isinstance(self[k],list):
                        self[k].append( obj[k] )
                    elif isinstance(obj[k],list):
                        self[k] = [self[k]] + obj[k]
                    elif isinstance(self[k],Object) and isinstance(obj[k],Object):
                        self[k].merge( obj[k] )
                    elif isinstance(self[k],Object) and isinstance(obj[k],dict):
                        self[k].merge( obj[k] )
                    else:
                        self[k] = [ self[k], obj[k] ]
                else:
                    if isinstance(obj[k],dict):
                        self[k] = Object( obj[k] )
                    else:
                        self[k] = obj[k]
        return self

def test01():
    class UObject( Object ):
        pass
    obj = Object({1:2})
    d = {}
    d.update({
        "a": 1,
        "b": {
            "c": 2,
            "d": [ 3, 4, 5 ],
            "e": [ [6,7], (8,9) ],
            "self": d,
        },
        1: 10,
        "1": 11,
        "obj": obj,
    })
    x = UObject(d)


    assert x.a == x["a"] == 1
    assert x.b.c == x["b"]["c"] == 2
    assert x.b.d[0] == 3
    assert x.b.d[1] == 4
    assert x.b.e[0][0] == 6
    assert x.b.e[1][0] == 8
    assert x[1] == 10
    assert x["1"] == 11
    assert x[1] != x["1"]
    assert id(x) == id(x.b.self.b.self) == id(x.b.self)
    assert x.b.self.a == x.b.self.b.self.a == 1

    x.x = 12
    assert x.x == x["x"] == 12
    x.y = {"a":13,"b":[14,15]}
    assert x.y.a == 13
    assert x.y.b[0] == 14

def test02():
    x = Object({
        "a": {
            "b": 1,
            "c": [ 2, 3 ]
        },
        1: 6,
        2: [ 8, 9 ],
        3: 11,
    })
    y = Object({
        "a": {
            "b": 4,
            "c": [ 5 ]
        },
        1: 7,
        2: 10,
        3: [ 12 , 13 ],
    })
    z = {
        3: 14,
        2: 15,
        "a": {
            "b": 16,
            "c": 17,
        }
    }
    x.merge( y, z )
    assert 2 in x.a.c
    assert 3 in x.a.c
    assert 5 in x.a.c
    assert 1 in x.a.b
    assert 4 in x.a.b
    assert 8 in x[2]
    assert 9 in x[2]
    assert 10 in x[2]
    assert 11 in x[3]
    assert 12 in x[3]
    assert 13 in x[3]
    assert 14 in x[3]
    assert 15 in x[2]
    assert 16 in x.a.b
    assert 17 in x.a.c

if __name__ == '__main__':
    test01()
    test02()

Answer 22

想上传我的这个小范式的版本。

class Struct(dict):
  def __init__(self,data):
    for key, value in data.items():
      if isinstance(value, dict):
        setattr(self, key, Struct(value))
      else:   
        setattr(self, key, type(value).__init__(value))

      dict.__init__(self,data)

它保留了导入到类中的类型的属性。 我唯一担心的是从您的解析字典中覆盖方法。 但在其他方面似乎很可靠！

Answer 23

让我解释一下我前一段时间几乎使用的解决方案。 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，所以您不能允许某些字典键。

---

现在我的解决方案允许通过直接使用它们的名称来访问字典项。 但它也允许您使用“字典语义”。 这是带有示例用法的代码：

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"

Answer 24

这是实现 SilentGhost 原始建议的另一种方法：

def dict2obj(d):
  if isinstance(d, dict):
    n = {}
    for item in d:
      if isinstance(d[item], dict):
        n[item] = dict2obj(d[item])
      elif isinstance(d[item], (list, tuple)):
        n[item] = [dict2obj(elem) for elem in d[item]]
      else:
        n[item] = d[item]
    return type('obj_from_dict', (object,), n)
  else:
    return d

Answer 25

将您的dict分配给空对象的__dict__怎么样？

class Object:
    """If your dict is "flat", this is a simple way to create an object from a dict

    >>> obj = Object()
    >>> obj.__dict__ = d
    >>> d.a
    1
    """
    pass

当然，这在您的嵌套 dict 示例中失败，除非您递归地遍历 dict：

# For a nested dict, you need to recursively update __dict__
def dict2obj(d):
    """Convert a dict to an object

    >>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
    >>> obj = dict2obj(d)
    >>> obj.b.c
    2
    >>> obj.d
    ["hi", {'foo': "bar"}]
    """
    try:
        d = dict(d)
    except (TypeError, ValueError):
        return d
    obj = Object()
    for k, v in d.iteritems():
        obj.__dict__[k] = dict2obj(v)
    return obj

您的示例列表元素可能是一个Mapping ，一个 (key, value) 对的列表，如下所示：

>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': [("hi", {'foo': "bar"})]}
>>> obj = dict2obj(d)
>>> obj.d.hi.foo
"bar"

Answer 26

我偶然发现了我需要将字典列表递归转换为对象列表的情况，所以根据罗伯托的片段在这里为我做了什么：

def dict2obj(d):
    if isinstance(d, dict):
        n = {}
        for item in d:
            if isinstance(d[item], dict):
                n[item] = dict2obj(d[item])
            elif isinstance(d[item], (list, tuple)):
                n[item] = [dict2obj(elem) for elem in d[item]]
            else:
                n[item] = d[item]
        return type('obj_from_dict', (object,), n)
    elif isinstance(d, (list, tuple,)):
        l = []
        for item in d:
            l.append(dict2obj(item))
        return l
    else:
        return d

请注意，出于显而易见的原因，任何元组都将转换为其等效列表。

希望这对某人有帮助，就像你所有的答案对我一样，伙计们。

Answer 27

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

Answer 28

这是另一个实现：

class DictObj(object):
    def __init__(self, d):
        self.__dict__ = d

def dict_to_obj(d):
    if isinstance(d, (list, tuple)): return map(dict_to_obj, d)
    elif not isinstance(d, dict): return d
    return DictObj(dict((k, dict_to_obj(v)) for (k,v) in d.iteritems()))

[编辑] 错过了处理列表中的字典，而不仅仅是其他字典。 添加了修复。

Answer 29

这个怎么样：

from functools import partial
d2o=partial(type, "d2o", ())

然后可以这样使用：

>>> o=d2o({"a" : 5, "b" : 3})
>>> print o.a
5
>>> print o.b
3

Answer 30

我认为字典由数字、字符串和字典组成，大多数时候就足够了。 所以我忽略了元组、列表和其他类型没有出现在字典的最终维度中的情况。

考虑到继承，结合递归，方便的解决了打印问题，还提供了两种查询数据的方式，一种是编辑数据的方式。

请参阅下面的示例，一个描述有关学生的一些信息的字典：

group=["class1","class2","class3","class4",]
rank=["rank1","rank2","rank3","rank4","rank5",]
data=["name","sex","height","weight","score"]

#build a dict based on the lists above
student_dic=dict([(g,dict([(r,dict([(d,'') for d in data])) for r in rank ]))for g in group])

#this is the solution
class dic2class(dict):
    def __init__(self, dic):
        for key,val in dic.items():
            self.__dict__[key]=self[key]=dic2class(val) if isinstance(val,dict) else val


student_class=dic2class(student_dic)

#one way to edit:
student_class.class1.rank1['sex']='male'
student_class.class1.rank1['name']='Nan Xiang'

#two ways to query:
print student_class.class1.rank1
print student_class.class1['rank1']
print '-'*50
for rank in student_class.class1:
    print getattr(student_class.class1,rank)

结果：

{'score': '', 'sex': 'male', 'name': 'Nan Xiang', 'weight': '', 'height': ''}
{'score': '', 'sex': 'male', 'name': 'Nan Xiang', 'weight': '', 'height': ''}
--------------------------------------------------
{'score': '', 'sex': '', 'name': '', 'weight': '', 'height': ''}
{'score': '', 'sex': '', 'name': '', 'weight': '', 'height': ''}
{'score': '', 'sex': 'male', 'name': 'Nan Xiang', 'weight': '', 'height': ''}
{'score': '', 'sex': '', 'name': '', 'weight': '', 'height': ''}
{'score': '', 'sex': '', 'name': '', 'weight': '', 'height': ''}

Answer 31

class Dict2Obj:
    def __init__(self, json_data):
        self.convert(json_data)

    def convert(self, json_data):
        if not isinstance(json_data, dict):
            return
        for key in json_data:
            if not isinstance(json_data[key], dict):
                self.__dict__.update({key: json_data[key]})
            else:
                self.__dict__.update({ key: Dict2Obj(json_data[key])})

我找不到嵌套字典到对象的实现，所以写了一个。

用法：

>>> json_data = {"a": {"b": 2}, "c": 3}
>>> out_obj = Dict2Obj(json_data)
>>> out_obj.a
<Dict2Obj object at 0x7f3dc22c2d68>
>>> out_obj.a.b
2
>>> out_obj.a.c
3

Answer 32

建立我对“ python：如何动态地将属性添加到类？ ”的回答：

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

您在要转换的字典上调用makedata ，或者根据您期望的输入内容调用trydata ，它会吐出一个数据对象。

笔记：

• 如果您需要更多功能，可以将 elifs 添加到trydata 。
• 显然，如果您想要xa = {}或类似的东西，这将不起作用。
• 如果您想要一个只读版本，请使用原始答案中的类数据。

Answer 33

我的字典是这种格式：

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'}
    ]
}

可以看出，我有嵌套的字典和dicts 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。 其他人无法轻松打印对象详细信息。

只有 Dawie Strauss 的解决方案 dict2obj(dict) 效果最好。

当找不到密钥时，我对其进行了一些增强：

# 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，我用以下方法对其进行了测试：

# 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

Answer 34

这是一个带有 namedtuple 的嵌套版本：

from collections import namedtuple

class Struct(object):
    def __new__(cls, data):
        if isinstance(data, dict):
            return namedtuple(
                'Struct', data.iterkeys()
            )(
                *(Struct(val) for val in data.values())
            )
        elif isinstance(data, (tuple, list, set, frozenset)):
            return type(data)(Struct(_) for _ in data)
        else:
            return data

=>

>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
>>> s = Struct(d)
>>> s.d
['hi', Struct(foo='bar')]
>>> s.d[0]
'hi'
>>> s.d[1].foo
'bar'

Answer 35

将dict转换为object

from types import SimpleNamespace

def dict2obj(data):
    """将字典对象转换为可访问的对象属性"""
    if not isinstance(data, dict):
        raise ValueError('data must be dict object.')

    def _d2o(d):
        _d = {}
        for key, item in d.items():
            if isinstance(item, dict):
                _d[key] = _d2o(item)
            else:
                _d[key] = item
        return SimpleNamespace(**_d)

    return _d2o(data)

参考答案

Answer 36

我对标记和赞成的答案不满意，所以这是一个简单而通用的解决方案，用于将 JSON 样式的嵌套数据结构（由字典和列表组成）转换为普通对象的层次结构：

# tested in: Python 3.8
from collections import abc
from typings import Any, Iterable, Mapping, Union

class DataObject:
    def __repr__(self):
        return str({k: v for k, v in vars(self).items()})

def data_to_object(data: Union[Mapping[str, Any], Iterable]) -> object:
    """
    Example
    -------
    >>> data = {
    ...     "name": "Bob Howard",
    ...     "positions": [{"department": "ER", "manager_id": 13}],
    ... }
    ... data_to_object(data).positions[0].manager_id
    13
    """
    if isinstance(data, abc.Mapping):
        r = DataObject()
        for k, v in data.items():
            if type(v) is dict or type(v) is list:
                setattr(r, k, data_to_object(v))
            else:
                setattr(r, k, v)
        return r
    elif isinstance(data, abc.Iterable):
        return [data_to_object(e) for e in data]
    else:
        return data

Answer 37

如果您想让它递归，则基于已接受的答案之前所做的工作。

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})

Answer 38

我在__getattr__没有被调用时遇到了一些问题，所以我构建了一个新的样式类版本：

class Struct(object):
    '''The recursive class for building and representing objects with.'''
    class NoneStruct(object):
        def __getattribute__(*args):
            return Struct.NoneStruct()

        def __eq__(self, obj):
            return obj == None

    def __init__(self, obj):
        for k, v in obj.iteritems():
            if isinstance(v, dict):
                setattr(self, k, Struct(v))
            else:
                setattr(self, k, v)

    def __getattribute__(*args):
        try:
            return object.__getattribute__(*args)
        except:            
            return Struct.NoneStruct()

    def __repr__(self):
        return '{%s}' % str(', '.join('%s : %s' % (k, repr(v)) for 
(k, v) in self.__dict__.iteritems()))

此版本还添加了NoneStruct ，它在调用未设置的属性时返回。 这允许无测试以查看是否存在属性。 当不知道确切的 dict 输入（设置等）时非常有用。

bla = Struct({'a':{'b':1}})
print(bla.a.b)
>> 1
print(bla.a.c == None)
>> True

Answer 39

这是将字典列表转换为对象的另一种替代方法：

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)

Answer 40

这个小类从来没有给我任何问题，只需扩展它并使用 copy() 方法：

  import simplejson as json

  class BlindCopy(object):

    def copy(self, json_str):
        dic = json.loads(json_str)
        for k, v in dic.iteritems():
            if hasattr(self, k):
                setattr(self, k, v);

Answer 41

在 @max-sirwa 的代码上使用递归数组扩展进行了更新

class Objectify:
    def __init__(self, **kwargs):
        for key, value in kwargs.items():
            if isinstance(value, dict):
                f = Objectify(**value)
                self.__dict__.update({key: f})
            elif isinstance(value, list):
                t = []
                for i in value:
                    t.append(Objectify(**i)) if isinstance(i, dict) else t.append(i)
                self.__dict__.update({key: t})
            else:
                self.__dict__.update({key: value})

Answer 42

你可以用我的方法来处理。

somedict= {"person": {"name": "daniel"}}

class convertor:
    def __init__(self, dic: dict) -> object:
        self.dict = dic

        def recursive_check(obj):
            for key, value in dic.items():
                if isinstance(value, dict):
                    value= convertor(value)
                setattr(obj, key, value)
        recursive_check(self)
my_object= convertor(somedict)

print(my_object.person.name)

Answer 43

寻找一个简单的dict包装类启用属性样式键访问/分配（点符号）我对现有选项不满意，原因如下。

dataclasses ， pydantic等很棒，但需要对内容进行静态定义。 此外，它们不能替换依赖于dict的代码中的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 。 它的行为与dict完全一样，但启用了点表示法和 IDE 自动完成（如果对象加载到 RAM 中），而没有其他解决方案的缺点和潜在的命名空间冲突。 所有功能和使用示例都可以在 GitHub 上找到（参见上面的链接）。

全面披露：我是MetaDict的作者。

我在尝试其他解决方案时遇到的缺点/限制：

• 瘾君子
  • IDE中没有键自动完成
  • 嵌套键分配无法关闭
  • 新分配的dict对象未转换为支持属性样式键访问
  • 阴影内置类型Dict
• 产品
  • 在没有定义静态模式的情况下，IDE 中没有键自动完成（类似于dataclass ）
  • 嵌入list或其他内置可迭代对象时不递归转换dict对象
• 属性字典
  • IDE中没有键自动完成
  • 在幕后将list对象转换为tuple
• 蒙克
  • 像items() ， update()等内置方法可以用obj.items = [1, 2, 3]覆盖
  • 嵌入list或其他内置可迭代对象时不递归转换dict对象
• 简易字典
  • 只有字符串是有效的键，但dict接受所有可散列的对象作为键
  • 像items() ， update()等内置方法可以用obj.items = [1, 2, 3]覆盖
  • 内置方法的行为不符合预期： obj.pop('unknown_key', None)引发AttributeError

注意：我在这个stackoverflow中写了一个类似的答案，这是相关的。

Answer 44

来自此处的以下代码适用于嵌套字典和 IDE，例如 VS Code 能够提示现有属性：

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


my_dict = {
    'name': 'bobbyhadz',
    'address': {
        'country': 'Country A',
        'city': 'City A',
        'codes': [1, 2, 3]
    },
}

obj = Struct(**my_dict)

如果您想了解如何加载 YAML 文件并将其转换为 Python 对象，请参阅此要点。

Answer 45

通过名为attrdict的 PyPI 包可以轻松实现问题的精确解。 关于这个包的一个有趣的事实是，字典可以作为键或属性来访问。 这是解决方案-

from attrdict import AttrDict

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

x = AttrDict(d)

print(x.a, x['a'])
print(x.b.c, x['b']['c'])
print(x.d[1].foo, x['d'][1]['foo'])

输出如下（显然没有错误）-

1 1
2 2
bar bar

注意它于 2019 年 2 月 2 日首次发布，这意味着在提出这个问题时，这个第三方 pypi 包并不存在。 但是如果现在有人想通过键或属性访问字典值，这个包肯定可以只用一行代码提供神奇的帮助。