这是我对@derek73的回答。我用字典。__getitem__作为__getattr__，因此它仍然抛出KeyError，并且im重命名字典公共方法以“”前缀(“”包围导致特殊方法名称冲突，如__get__将被视为一个描述符方法)。无论如何，由于关键的dict基方法，您无法将键作为属性获得完全清晰的命名空间，因此解决方案并不完美，但您可以拥有键属性，如get, pop, items等。

class DotDictMeta(type):                                                          
    def __new__(                                                                  
        cls,                                                                      
        name,                                                                     
        bases,                                                                    
        attrs,                                         
        rename_method=lambda n: f'__{n}__',                            
        **custom_methods,                                                         
    ):                                                                            
        d = dict                                                                  
        attrs.update(                                                             
            cls.get_hidden_or_renamed_methods(rename_method),           
            __getattr__=d.__getitem__,                                            
            __setattr__=d.__setitem__,                                            
            __delattr__=d.__delitem__,                                            
            **custom_methods,                                                     
        )                                                                         
        return super().__new__(cls, name, bases, attrs)                           
                                                                                  
    def __init__(self, name, bases, attrs, **_):                                  
        super().__init__(name, bases, attrs)                                      
                                                                                  
    @property                                                                     
    def attribute_error(self):                                                    
        raise AttributeError                                                      
                                                                                  
    @classmethod                                                                  
    def get_hidden_or_renamed_methods(cls, rename_method=None):                  
        public_methods = tuple(                                                   
            i for i in dict.__dict__.items() if not i[0].startswith('__')         
        )                                                                         
        error = cls.attribute_error                                               
        hidden_methods = ((k, error) for k, v in public_methods)                  
        yield from hidden_methods                                                 
        if rename_method:                                                       
            renamed_methods = ((rename_method(k), v) for k, v in public_methods) 
            yield from renamed_methods                                             
                                                                                  
                                                                                  
class DotDict(dict, metaclass=DotDictMeta):                                       
    pass  

                                                                    
                                                                              

你可以从DotDict命名空间中删除dict方法，并继续使用dict类方法，当你想操作其他dict实例并希望使用相同的方法而不需要额外检查它是否为DotDict时，它也很有用。

dct = dict(a=1)
dot_dct = DotDict(b=2)
foo = {c: i for i, c in enumerate('xyz')}
for d in (dct, dot_dct):
    # you would have to use dct.update and dot_dct.__update methods
    dict.update(d, foo)
    
assert dict.get(dot, 'foo', 0) is 0

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'> 
>>> 

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

一个很微妙的解

class DotDict(dict):

    __setattr__ = dict.__setitem__
    __delattr__ = dict.__delitem__

    def __getattr__(self, key):

        def typer(candidate):
            if isinstance(candidate, dict):
                return DotDict(candidate)

            if isinstance(candidate, str):  # iterable but no need to iter
                return candidate

            try:  # other iterable are processed as list
                return [typer(item) for item in candidate]
            except TypeError:
                return candidate

            return candidate

        return typer(dict.get(self, key))

kaggle_environments使用的实现是一个名为structify的函数。

class Struct(dict):
    def __init__(self, **entries):
        entries = {k: v for k, v in entries.items() if k != "items"}
        dict.__init__(self, entries)
        self.__dict__.update(entries)

    def __setattr__(self, attr, value):
        self.__dict__[attr] = value
        self[attr] = value

# Added benefit of cloning lists and dicts.
def structify(o):
    if isinstance(o, list):
        return [structify(o[i]) for i in range(len(o))]
    elif isinstance(o, dict):
        return Struct(**{k: structify(v) for k, v in o.items()})
    return o

https://github.com/Kaggle/kaggle-environments/blob/master/kaggle_environments/utils.py

这可能有助于在《ConnectX》等游戏中测试AI模拟代理

from kaggle_environments import structify

obs  = structify({ 'remainingOverageTime': 60, 'step': 0, 'mark': 1, 'board': [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]})
conf = structify({ 'timeout': 2, 'actTimeout': 2, 'agentTimeout': 60, 'episodeSteps': 1000, 'runTimeout': 1200, 'columns': 7, 'rows': 6, 'inarow': 4, '__raw_path__': '/kaggle_simulations/agent/main.py' })

def agent(obs, conf):
  action = obs.step % conf.columns
  return action

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