这里有一个解决方案:

允许将属性名指定为字符串，因此它们可以来自一些外部数据源，而不是全部列在程序中。 在定义类时添加属性，而不是每次创建对象时添加属性。

定义类之后，你只需动态地向它添加一个属性:

setattr(SomeClass, 'propertyName', property(getter, setter))

下面是一个完整的例子，用Python 3测试过:

#!/usr/bin/env python3

class Foo():
  pass

def get_x(self):
  return 3

def set_x(self, value):
  print("set x on %s to %d" % (self, value))

setattr(Foo, 'x', property(get_x, set_x))

foo1 = Foo()
foo1.x = 12
print(foo1.x)

对于那些来自搜索引擎的人，这里是我在谈论动态属性时寻找的两件事:

class Foo:
    def __init__(self):
        # we can dynamically have access to the properties dict using __dict__
        self.__dict__['foo'] = 'bar'

assert Foo().foo == 'bar'


# or we can use __getattr__ and __setattr__ to execute code on set/get
class Bar:
    def __init__(self):
        self._data = {}
    def __getattr__(self, key):
        return self._data[key]
    def __setattr__(self, key, value):
        self._data[key] = value

bar = Bar()
bar.foo = 'bar'
assert bar.foo == 'bar'

如果你想放置动态创建的属性，__dict__是很好的。__getattr__只适合在需要该值时执行某些操作，例如查询数据库。set/get组合有助于简化对存储在类中的数据的访问(如上面的示例)。

如果您只想要一个动态属性，请查看property()内置函数。

如果需求是基于某些实例属性动态生成属性，那么下面的代码可能会有用:

import random  

class Foo:
    def __init__(self, prop_names: List[str], should_property_be_zero: bool = False) -> None:
        self.prop_names = prop_names
        self.should_property_be_zero = should_property_be_zero
        
    def create_properties(self):
        for name in self.prop_names:
            setattr(self.__class__, name, property(fget=lambda self: 0 if self.should_property_be_zero else random.randint(1, 100)))

需要注意的重要一点是使用setattr(self。__class__进行名称,…),而不是setattr(自我、名称…)

使用的例子:

In [261]: prop_names = ['a', 'b']

In [262]: ff = Foo(prop_names=prop_names, should_property_be_zero=False)

In [263]: ff.create_properties()

In [264]: ff.a
Out[264]: 10

In [265]: ff.b
Out[265]: 37

In [266]: ft = Foo(prop_names=prop_names, should_property_be_zero=True)

In [267]: ft.create_properties()

In [268]: ft.a
Out[268]: 0

In [269]: ft.b
Out[269]: 0

设置属性将引发AttributeError:不能按预期设置属性:

In [270]: ff.a = 5
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-270-5f9cad5b617d> in <module>
----> 1 ff.a = 5

AttributeError: can't set attribute

In [271]: ft.a = 5
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-271-65e7b8e25b67> in <module>
----> 1 ft.a = 5

AttributeError: can't set attribute

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__)

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

我想我应该扩展这个答案，现在我长大了，更聪明了，知道发生了什么。迟到总比不到好。

可以动态地向类添加属性。但这就是问题所在:你必须把它添加到类中。

>>> class Foo(object):
...     pass
... 
>>> foo = Foo()
>>> foo.a = 3
>>> Foo.b = property(lambda self: self.a + 1)
>>> foo.b
4

属性实际上是描述符的简单实现。它是一个对象，为给定类的给定属性提供自定义处理。有点像从__getattribute__中分解出一个巨大的if树。

When I ask for foo.b in the example above, Python sees that the b defined on the class implements the descriptor protocol—which just means it's an object with a __get__, __set__, or __delete__ method. The descriptor claims responsibility for handling that attribute, so Python calls Foo.b.__get__(foo, Foo), and the return value is passed back to you as the value of the attribute. In the case of property, each of these methods just calls the fget, fset, or fdel you passed to the property constructor.

描述符实际上是Python暴露其整个OO实现管道的方式。事实上，还有一种比属性更常见的描述符。

>>> class Foo(object):
...     def bar(self):
...         pass
... 
>>> Foo().bar
<bound method Foo.bar of <__main__.Foo object at 0x7f2a439d5dd0>>
>>> Foo().bar.__get__
<method-wrapper '__get__' of instancemethod object at 0x7f2a43a8a5a0>

简单的方法只是另一种描述符。它的__get__将调用实例作为第一个参数;实际上，它是这样做的:

def __get__(self, instance, owner):
    return functools.partial(self.function, instance)

不管怎样，我怀疑这就是为什么描述符只在类上起作用:它们是首先为类提供动力的东西的形式化。它们甚至是规则的例外:您可以明显地为类分配描述符，而类本身就是类型的实例!事实上，我试着读Foo。Bar仍然调用property.__get__;描述符在作为类属性访问时返回自己，这只是一种习惯。

我认为几乎所有Python的OO系统都可以用Python来表达，这非常酷。：）

哦，如果你感兴趣的话，我之前写过一篇关于描述符的冗长博文。