内置的dir会给你所有对象的属性，包括特殊的方法，如__str__， __dict__和一大堆你可能不想要的其他方法。但是你可以这样做:

>>> class Foo(object):
...     bar = 'hello'
...     baz = 'world'
...
>>> f = Foo()
>>> [name for name in dir(f) if not name.startswith('__')]
[ 'bar', 'baz' ]
>>> dict((name, getattr(f, name)) for name in dir(f) if not name.startswith('__')) 
{ 'bar': 'hello', 'baz': 'world' }

所以可以扩展它，只返回数据属性，而不返回方法，通过定义你的props函数:

import inspect

def props(obj):
    pr = {}
    for name in dir(obj):
        value = getattr(obj, name)
        if not name.startswith('__') and not inspect.ismethod(value):
            pr[name] = value
    return pr

内置的dir会给你所有对象的属性，包括特殊的方法，如__str__， __dict__和一大堆你可能不想要的其他方法。但是你可以这样做:

>>> class Foo(object):
...     bar = 'hello'
...     baz = 'world'
...
>>> f = Foo()
>>> [name for name in dir(f) if not name.startswith('__')]
[ 'bar', 'baz' ]
>>> dict((name, getattr(f, name)) for name in dir(f) if not name.startswith('__')) 
{ 'bar': 'hello', 'baz': 'world' }

所以可以扩展它，只返回数据属性，而不返回方法，通过定义你的props函数:

import inspect

def props(obj):
    pr = {}
    for name in dir(obj):
        value = getattr(obj, name)
        if not name.startswith('__') and not inspect.ismethod(value):
            pr[name] = value
    return pr

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')])

要从任意对象构建字典，使用__dict__就足够了。

这将遗漏对象从其类继承的属性。例如,

class c(object):
    x = 3
a = c()

Hasattr (a， 'x')为真，但'x'没有出现在a.__dict__中

我给出了两个答案的组合:

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