使用namedtuple允许点访问。

它就像一个轻量级对象，也具有元组的属性。

它允许定义属性并使用点操作符访问它们。

from collections import namedtuple
Data = namedtuple('Data', ['key1', 'key2'])

dataObj = Data(val1, key2=val2) # can instantiate using keyword arguments and positional arguments

使用点运算符访问

dataObj.key1 # Gives val1
datObj.key2 # Gives val2

使用元组索引进行访问

dataObj[0] # Gives val1
dataObj[1] # Gives val2

但记住这是一个元组;不是字典。因此下面的代码将给出错误

dataObj['key1'] # Gives TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str

参考:namedtuple

派生自dict和并实现__getattr__和__setattr__。

或者你也可以用Bunch，非常相似。

我不认为这是可能的monkeypatch内置字典类。

使用namedtuple允许点访问。

它就像一个轻量级对象，也具有元组的属性。

它允许定义属性并使用点操作符访问它们。

from collections import namedtuple
Data = namedtuple('Data', ['key1', 'key2'])

dataObj = Data(val1, key2=val2) # can instantiate using keyword arguments and positional arguments

使用点运算符访问

dataObj.key1 # Gives val1
datObj.key2 # Gives val2

使用元组索引进行访问

dataObj[0] # Gives val1
dataObj[1] # Gives val2

但记住这是一个元组;不是字典。因此下面的代码将给出错误

dataObj['key1'] # Gives TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str

参考:namedtuple

可以使用dotsi来支持完整列表、dict和递归，并使用一些扩展方法

pip install dotsi

and

>>> import dotsi
>>> 
>>> d = dotsi.Dict({"foo": {"bar": "baz"}})     # Basic
>>> d.foo.bar
'baz'
>>> d.users = [{"id": 0, "name": "Alice"}]   # List
>>> d.users[0].name
'Alice'
>>> d.users.append({"id": 1, "name": "Becca"}); # Append
>>> d.users[1].name
'Becca'
>>> d.users += [{"id": 2, "name": "Cathy"}];    # `+=`
>>> d.users[2].name
'Cathy'
>>> d.update({"tasks": [{"id": "a", "text": "Task A"}]});
>>> d.tasks[0].text
'Task A'
>>> d.tasks[0].tags = ["red", "white", "blue"];
>>> d.tasks[0].tags[2];
'blue'
>>> d.tasks[0].pop("tags")                      # `.pop()`
['red', 'white', 'blue']
>>> 
>>> import pprint
>>> pprint.pprint(d)
{'foo': {'bar': 'baz'},
 'tasks': [{'id': 'a', 'text': 'Task A'}],
 'users': [{'id': 0, 'name': 'Alice'},
           {'id': 1, 'name': 'Becca'},
           {'id': 2, 'name': 'Cathy'}]}
>>> 
>>> type(d.users)       # dotsi.Dict (AKA dotsi.DotsiDict)
<class 'dotsi.DotsiList'>
>>> type(d.users[0])    # dotsi.List (AKA dotsi.DotsiList)
<class 'dotsi.DotsiDict'> 
>>> 

我不喜欢在(超过)10年前的火灾中添加另一个日志，但我也会检查dotwiz库，它是我最近发布的——实际上就在今年。

它是一个相对较小的库，在基准测试中，它在get(访问)和设置(创建)时间方面也表现得非常好，至少与其他备选方案相比是这样。

通过pip安装dotwiz

pip install dotwiz

它能做你想让它做的所有事情，并继承dict的子类，所以它的操作就像一个普通的字典:

from dotwiz import DotWiz

dw = DotWiz()
dw.hello = 'world'
dw.hello
dw.hello += '!'
# dw.hello and dw['hello'] now both return 'world!'
dw.val = 5
dw.val2 = 'Sam'

最重要的是，你可以将它转换为dict对象:

d = dw.to_dict()
dw = DotWiz(d) # automatic conversion in constructor

这意味着如果你想访问的东西已经是dict形式的，你可以把它变成一个dotwz来方便访问:

import json
json_dict = json.loads(text)
data = DotWiz(json_dict)
print data.location.city

最后，我正在做的一些令人兴奋的事情是一个现有的特性请求，这样它就会自动创建新的子DotWiz实例，这样你就可以做这样的事情:

dw = DotWiz()
dw['people.steve.age'] = 31

dw
# ✫(people=✫(steve=✫(age=31)))

与点图比较

我在下面添加了一个快速而粗略的性能比较。

首先，用pip安装两个库:

pip install dotwiz dotmap

为了进行基准测试，我编写了以下代码:

from timeit import timeit

from dotwiz import DotWiz
from dotmap import DotMap


d = {'hey': {'so': [{'this': {'is': {'pretty': {'cool': True}}}}]}}

dw = DotWiz(d)
# ✫(hey=✫(so=[✫(this=✫(is=✫(pretty={'cool'})))]))

dm = DotMap(d)
# DotMap(hey=DotMap(so=[DotMap(this=DotMap(is=DotMap(pretty={'cool'})))]))

assert dw.hey.so[0].this['is'].pretty.cool == dm.hey.so[0].this['is'].pretty.cool

n = 100_000

print('dotwiz (create):  ', round(timeit('DotWiz(d)', number=n, globals=globals()), 3))
print('dotmap (create):  ', round(timeit('DotMap(d)', number=n, globals=globals()), 3))
print('dotwiz (get):  ', round(timeit("dw.hey.so[0].this['is'].pretty.cool", number=n, globals=globals()), 3))
print('dotmap (get):  ', round(timeit("dm.hey.so[0].this['is'].pretty.cool", number=n, globals=globals()), 3))

结果，在我的M1 Mac上运行Python 3.10:

dotwiz (create):   0.189
dotmap (create):   1.085
dotwiz (get):   0.014
dotmap (get):   0.335

不喜欢。在Python中，属性访问和索引是分开的事情，您不应该希望它们执行相同的操作。创建一个类(可能是由namedtuple创建的)，如果你有一些应该具有可访问属性的东西，并使用[]符号从字典中获取一个项。