我最近遇到了一个类似的问题，我提出的解决方案使用__getattr__和__setattr__为我想要它处理的属性，其他一切都传递给原始。

class C(object):
    def __init__(self, properties):
        self.existing = "Still Here"
        self.properties = properties

    def __getattr__(self, name):
        if "properties" in self.__dict__ and name in self.properties:
            return self.properties[name] # Or call a function, etc
        return self.__dict__[name]

    def __setattr__(self, name, value):
        if "properties" in self.__dict__ and name in self.properties:
            self.properties[name] = value
        else:
            self.__dict__[name] = value

if __name__ == "__main__":
    my_properties = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
    c = C(my_properties)
    assert c.a == 1
    assert c.existing == "Still Here"
    c.b = 10
    assert c.properties['b'] == 10

你不需要使用属性。只需重写__setattr__，使其为只读。

class C(object):
    def __init__(self, keys, values):
        for (key, value) in zip(keys, values):
            self.__dict__[key] = value

    def __setattr__(self, name, value):
        raise Exception("It is read only!")

Tada。

>>> c = C('abc', [1,2,3])
>>> c.a
1
>>> c.b
2
>>> c.c
3
>>> c.d
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'C' object has no attribute 'd'
>>> c.d = 42
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 6, in __setattr__
Exception: It is read only!
>>> c.a = 'blah'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 6, in __setattr__
Exception: It is read only!

不确定我是否完全理解这个问题，但你可以在运行时使用类的内置__dict__修改实例属性:

class C(object):
    def __init__(self, ks, vs):
        self.__dict__ = dict(zip(ks, vs))


if __name__ == "__main__":
    ks = ['ab', 'cd']
    vs = [12, 34]
    c = C(ks, vs)
    print(c.ab) # 12

虽然给出了很多答案，但我没有找到一个让我满意的。我找到了自己的解决方案，使属性适用于动态情况。来源回答原来的问题:

#!/usr/local/bin/python3

INITS = { 'ab': 100, 'cd': 200 }

class DP(dict):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    for k,v in INITS.items():
        self[k] = v 

def _dict_set(dp, key, value):
  dp[key] = value

for item in INITS.keys():
  setattr(
    DP,
    item,
    lambda key: property(
      lambda self: self[key], lambda self, value: _dict_set(self, key, value)
    )(item)
  )

a = DP()
print(a)  # {'ab': 100, 'cd': 200}
a.ab = 'ab100'
a.cd = False
print(a.ab, a.cd) # ab100 False

我在Stack Overflow的这篇文章中问了一个类似的问题，以创建一个创建简单类型的类工厂。结果就是这个答案，它有一个类工厂的工作版本。 以下是答案的一小段:

def Struct(*args, **kwargs):
    def init(self, *iargs, **ikwargs):
        for k,v in kwargs.items():
            setattr(self, k, v)
        for i in range(len(iargs)):
            setattr(self, args[i], iargs[i])
        for k,v in ikwargs.items():
            setattr(self, k, v)

    name = kwargs.pop("name", "MyStruct")
    kwargs.update(dict((k, None) for k in args))
    return type(name, (object,), {'__init__': init, '__slots__': kwargs.keys()})

>>> Person = Struct('fname', 'age')
>>> person1 = Person('Kevin', 25)
>>> person2 = Person(age=42, fname='Terry')
>>> person1.age += 10
>>> person2.age -= 10
>>> person1.fname, person1.age, person2.fname, person2.age
('Kevin', 35, 'Terry', 32)
>>>

你可以使用这个的一些变化来创建默认值，这是你的目标(在这个问题中也有一个答案)。

为了回答你的问题，你需要一个来自dict的只读属性作为不可变数据源:

目标是创建一个行为类似db结果集的模拟类。 例如，如果一个数据库查询返回一个dict表达式， {'ab':100， 'cd':200}，那么我将看到 > > > dummy.ab One hundred.

我将演示如何使用collections模块中的namedtuple来实现这一点:

import collections

data = {'ab':100, 'cd':200}

def maketuple(d):
    '''given a dict, return a namedtuple'''
    Tup = collections.namedtuple('TupName', d.keys()) # iterkeys in Python2
    return Tup(**d)

dummy = maketuple(data)
dummy.ab

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