我想我应该花点时间向您展示如何通过dict(obj)将对象转换为dict。

class A(object):
    d = '4'
    e = '5'
    f = '6'

    def __init__(self):
        self.a = '1'
        self.b = '2'
        self.c = '3'

    def __iter__(self):
        # first start by grabbing the Class items
        iters = dict((x,y) for x,y in A.__dict__.items() if x[:2] != '__')

        # then update the class items with the instance items
        iters.update(self.__dict__)

        # now 'yield' through the items
        for x,y in iters.items():
            yield x,y

a = A()
print(dict(a)) 
# prints "{'a': '1', 'c': '3', 'b': '2', 'e': '5', 'd': '4', 'f': '6'}"

这段代码的关键部分是__iter__函数。

正如注释所解释的，我们要做的第一件事是抓取Class项，并防止任何以'__'开头的内容。

一旦创建了字典，就可以使用update dict函数并传入实例__dict__。

这将为您提供一个完整的类+实例成员字典。现在剩下的就是遍历它们并产生返回值。

另外，如果你计划经常使用这个，你可以创建一个@iterable类装饰器。

def iterable(cls):
    def iterfn(self):
        iters = dict((x,y) for x,y in cls.__dict__.items() if x[:2] != '__')
        iters.update(self.__dict__)

        for x,y in iters.items():
            yield x,y

    cls.__iter__ = iterfn
    return cls

@iterable
class B(object):
    d = 'd'
    e = 'e'
    f = 'f'

    def __init__(self):
        self.a = 'a'
        self.b = 'b'
        self.c = 'c'

b = B()
print(dict(b))

在2021年，对于嵌套对象/dicts/json使用pydantic BaseModel -将嵌套dicts和嵌套json对象转换为python对象和json，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to dict

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

对象转换为JSON

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

反对的词典

>>> 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')])

Dataclass(来自Python 3.7)是另一个可用于将类属性转换为dict的选项。Asdict可以与数据类对象一起使用 为了转换。

例子:

@dataclass
class Point:
   x: int
   y: int

p = Point(10, 20)
asdict(p) # it returns {'x': 10, 'y': 20}

如果你想列出部分属性，重写__dict__:

def __dict__(self):
    d = {
    'attr_1' : self.attr_1,
    ...
    }
    return d

# Call __dict__
d = instance.__dict__()

如果你的实例得到一些大的块数据，并且你想把d推到Redis消息队列中，这很有帮助。

Python3.x

return dict((key, value) for key, value in f.__dict__.items() if not callable(value) and not key.startswith('__'))

Vars()很棒，但不适用于对象的嵌套对象

将对象的嵌套对象转换为dict:

def to_dict(self):
    return json.loads(json.dumps(self, default=lambda o: o.__dict__))