Fabric有一个非常好的、最小的实现。将其扩展为允许嵌套访问，我们可以使用defaultdict，结果看起来像这样:

from collections import defaultdict

class AttributeDict(defaultdict):
    def __init__(self):
        super(AttributeDict, self).__init__(AttributeDict)

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError(key)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

可以这样使用它:

keys = AttributeDict()
keys.abc.xyz.x = 123
keys.abc.xyz.a.b.c = 234

这详细阐述了Kugel的回答“从dict和派生并实现__getattr__和__setattr__”。现在你知道怎么做了!

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。

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']

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

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

通过pip安装dotmap

pip install dotmap

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 dotmap import DotMap

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

最重要的是，你可以将它转换为dict对象:

d = m.toDict()
m = DotMap(d) # automatic conversion in constructor

这意味着如果你想访问的东西已经是字典形式的，你可以把它转换成DotMap来方便访问:

import json
jsonDict = json.loads(text)
data = DotMap(jsonDict)
print data.location.city

最后，它会自动创建新的子DotMap实例，你可以这样做:

m = DotMap()
m.people.steve.age = 31

与Bunch的比较

完全公开:我是DotMap的创造者。我创建它是因为Bunch缺少这些功能

记住添加的顺序项并按此顺序迭代 自动创建子DotMap，当你有很多层次结构时，这节省了时间，并使代码更干净 从字典构造并递归地将所有子字典实例转换为DotMap