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)。

似乎您可以更简单地使用namedtuple来解决这个问题，因为您提前知道整个字段列表。

from collections import namedtuple

Foo = namedtuple('Foo', ['bar', 'quux'])

foo = Foo(bar=13, quux=74)
print foo.bar, foo.quux

foo2 = Foo()  # error

如果你绝对需要编写自己的setter，你将不得不在类级别上进行元编程;Property()在实例上不起作用。

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

这似乎是可行的(但见下文):

class data(dict,object):
    def __init__(self,*args,**argd):
        dict.__init__(self,*args,**argd)
        self.__dict__.update(self)
    def __setattr__(self,name,value):
        raise AttributeError,"Attribute '%s' of '%s' object cannot be set"%(name,self.__class__.__name__)
    def __delattr__(self,name):
        raise AttributeError,"Attribute '%s' of '%s' object cannot be deleted"%(name,self.__class__.__name__)

如果您需要更复杂的行为，请随意编辑您的答案。

edit

对于大型数据集，以下方法可能更节省内存:

class data(dict,object):
    def __init__(self,*args,**argd):
        dict.__init__(self,*args,**argd)
    def __getattr__(self,name):
        return self[name]
    def __setattr__(self,name,value):
        raise AttributeError,"Attribute '%s' of '%s' object cannot be set"%(name,self.__class__.__name__)
    def __delattr__(self,name):
        raise AttributeError,"Attribute '%s' of '%s' object cannot be deleted"%(name,self.__class__.__name__)

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

返回100

动态附加属性的唯一方法是用新属性创建一个新类及其实例。

class Holder: p = property(lambda x: vs[i], self.fn_readonly)
setattr(self, k, Holder().p)