我认为最简单的方法是为类创建一个getitem属性。如果需要写入对象，可以创建自定义setattr。下面是一个getitem的例子:

class A(object):
    def __init__(self):
        self.b = 1
        self.c = 2
    def __getitem__(self, item):
        return self.__dict__[item]

# Usage: 
a = A()
a.__getitem__('b')  # Outputs 1
a.__dict__  # Outputs {'c': 2, 'b': 1}
vars(a)  # Outputs {'c': 2, 'b': 1}

Dict将对象属性生成到字典中，可以使用字典对象获取所需的项。

使用__dict__的一个缺点是它很浅;它不会将任何子类转换为字典。

如果你使用的是Python3.5或更高版本，你可以使用jsons:

>>> import jsons
>>> jsons.dump(f)
{'bar': 'hello', 'baz': 'world'}

注意，Python 2.7中的最佳实践是使用新风格的类(Python 3中不需要)，即。

class Foo(object):
   ...

另外，“对象”和“类”之间也有区别。要从任意对象构建字典，使用__dict__就足够了。通常，你会在类级声明你的方法，在实例级声明你的属性，所以__dict__应该是好的。例如:

>>> class A(object):
...   def __init__(self):
...     self.b = 1
...     self.c = 2
...   def do_nothing(self):
...     pass
...
>>> a = A()
>>> a.__dict__
{'c': 2, 'b': 1}

一个更好的方法(由robert在评论中建议)是内置的vars函数:

>>> vars(a)
{'c': 2, 'b': 1}

或者，根据您想做的事情，从dict继承可能会更好。那么你的类已经是一个字典，如果你愿意，你可以重写getattr和/或setattr来调用和设置字典。例如:

class Foo(dict):
    def __init__(self):
        pass
    def __getattr__(self, attr):
        return self[attr]

    # etc...

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}

Python3.x

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