我如何使Python字典成员访问通过点“。”?
例如,我想写mydict.val而不是mydict['val']。
我还想以这种方式访问嵌套字典。例如
mydict.mydict2.val
会提到
mydict = { 'mydict2': { 'val': ... } }
我如何使Python字典成员访问通过点“。”?
例如,我想写mydict.val而不是mydict['val']。
我还想以这种方式访问嵌套字典。例如
mydict.mydict2.val
会提到
mydict = { 'mydict2': { 'val': ... } }
当前回答
你可以用我刚做的这个类来做。对于这个类,您可以像使用另一个字典(包括json序列化)一样使用Map对象,或者使用点表示法。希望对大家有所帮助:
class Map(dict):
"""
Example:
m = Map({'first_name': 'Eduardo'}, last_name='Pool', age=24, sports=['Soccer'])
"""
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(Map, self).__init__(*args, **kwargs)
for arg in args:
if isinstance(arg, dict):
for k, v in arg.iteritems():
self[k] = v
if kwargs:
for k, v in kwargs.iteritems():
self[k] = v
def __getattr__(self, attr):
return self.get(attr)
def __setattr__(self, key, value):
self.__setitem__(key, value)
def __setitem__(self, key, value):
super(Map, self).__setitem__(key, value)
self.__dict__.update({key: value})
def __delattr__(self, item):
self.__delitem__(item)
def __delitem__(self, key):
super(Map, self).__delitem__(key)
del self.__dict__[key]
使用例子:
m = Map({'first_name': 'Eduardo'}, last_name='Pool', age=24, sports=['Soccer'])
# Add new key
m.new_key = 'Hello world!'
# Or
m['new_key'] = 'Hello world!'
print m.new_key
print m['new_key']
# Update values
m.new_key = 'Yay!'
# Or
m['new_key'] = 'Yay!'
# Delete key
del m.new_key
# Or
del m['new_key']
其他回答
最简单的解决方案。
定义一个只有pass语句的类。为该类创建对象并使用点表示法。
class my_dict:
pass
person = my_dict()
person.id = 1 # create using dot notation
person.phone = 9999
del person.phone # Remove a property using dot notation
name_data = my_dict()
name_data.first_name = 'Arnold'
name_data.last_name = 'Schwarzenegger'
person.name = name_data
person.name.first_name # dot notation access for nested properties - gives Arnold
如果你已经在使用pandas,你可以构造一个pandas Series或DataFrame,从中你可以通过点语法访问项目:
1级字典:
import pandas as pd
my_dictionary = pd.Series({
'key1': 'value1',
'key2': 'value2'
})
print(my_dictionary.key1)
# Output: value1
2级字典:
import pandas as pd
my_dictionary = pd.DataFrame({
'key1': {
'inner_key1': 'value1'
},
'key2': {
'inner_key2': 'value2'
}
})
print(my_dictionary.key1.inner_key1)
# Output: value1
请注意,这可能在规范化数据结构(其中每个字典条目都具有相同的结构)下工作得更好。在上面的第二个例子中,得到的DataFrame是:
key1 key2
inner_key1 value1 NaN
inner_key2 NaN value2
基于epool的答案,这个版本允许你通过点操作符访问任何字典:
foo = {
"bar" : {
"baz" : [ {"boo" : "hoo"} , {"baba" : "loo"} ]
}
}
例如,foo.bar.baz[1]。爸爸回答“loo”。
class Map(dict):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(Map, self).__init__(*args, **kwargs)
for arg in args:
if isinstance(arg, dict):
for k, v in arg.items():
if isinstance(v, dict):
v = Map(v)
if isinstance(v, list):
self.__convert(v)
self[k] = v
if kwargs:
for k, v in kwargs.items():
if isinstance(v, dict):
v = Map(v)
elif isinstance(v, list):
self.__convert(v)
self[k] = v
def __convert(self, v):
for elem in range(0, len(v)):
if isinstance(v[elem], dict):
v[elem] = Map(v[elem])
elif isinstance(v[elem], list):
self.__convert(v[elem])
def __getattr__(self, attr):
return self.get(attr)
def __setattr__(self, key, value):
self.__setitem__(key, value)
def __setitem__(self, key, value):
super(Map, self).__setitem__(key, value)
self.__dict__.update({key: value})
def __delattr__(self, item):
self.__delitem__(item)
def __delitem__(self, key):
super(Map, self).__delitem__(key)
del self.__dict__[key]
我试了一下:
class dotdict(dict):
def __getattr__(self, name):
return self[name]
你也可以尝试__getattribute__。
使每个字典都是一种类型的dotdict就足够了,如果你想从多层字典初始化它,也可以尝试实现__init__。
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