class AttrDict(dict):

     def __init__(self):
           self.__dict__ = self

if __name__ == '____main__':

     d = AttrDict()
     d['ray'] = 'hope'
     d.sun = 'shine'  >>> Now we can use this . notation
     print d['ray']
     print d.sun

其中我回答了被问到的问题

为什么Python不开箱即用呢?

我怀疑这与Python的禅意有关:“应该有一种——最好只有一种——明显的方法来做到这一点。”这将创建两种明显的方法来访问字典中的值:obj['key']和obj.key。

注意事项和陷阱

这包括代码中可能缺乏清晰性和混乱。也就是说，下面的内容可能会让以后要维护您的代码的人感到困惑，如果您暂时不回去的话，甚至会让您感到困惑。禅宗说:“可读性很重要!”

>>> KEY = 'spam'
>>> d[KEY] = 1
>>> # Several lines of miscellaneous code here...
... assert d.spam == 1

如果d被实例化，或者KEY被定义，或者d[KEY]被赋值的位置远离d.s spam的使用位置，那么很容易导致对正在执行的操作的混淆，因为这不是一个常用的习惯用法。我知道这可能会让我感到困惑。

另外，如果你像下面这样改变KEY的值(但是没有改变d.s rspam)，你现在得到:

>>> KEY = 'foo'
>>> d[KEY] = 1
>>> # Several lines of miscellaneous code here...
... assert d.spam == 1
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
AttributeError: 'C' object has no attribute 'spam'

在我看来，不值得这么努力。

其他物品

正如其他人所注意到的，您可以使用任何可哈希对象(不仅仅是字符串)作为dict键。例如,

>>> d = {(2, 3): True,}
>>> assert d[(2, 3)] is True
>>> 

是合法的，但是

>>> C = type('C', (object,), {(2, 3): True})
>>> d = C()
>>> assert d.(2, 3) is True
  File "<stdin>", line 1
  d.(2, 3)
    ^
SyntaxError: invalid syntax
>>> getattr(d, (2, 3))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: getattr(): attribute name must be string
>>> 

不是。这使您可以访问字典键的整个范围的可打印字符或其他可哈希对象，而在访问对象属性时则没有这些权限。这使得缓存对象元类这样的魔法成为可能，就像Python Cookbook(第9章)中的食谱一样。

其中我发表评论

我更喜欢垃圾邮件的美感。eggs over spam['eggs'](我认为它看起来更干净)，当我遇到namedtuple时，我真的开始渴望这个功能。但是能够做以下事情的便利性胜过它。

>>> KEYS = 'spam eggs ham'
>>> VALS = [1, 2, 3]
>>> d = {k: v for k, v in zip(KEYS.split(' '), VALS)}
>>> assert d == {'spam': 1, 'eggs': 2, 'ham': 3}
>>>

这是一个简单的例子，但我经常发现自己在不同的情况下使用字典，而不是使用obj。键符号(即，当我需要从XML文件中读取prefs时)。在其他情况下，当我想实例化一个动态类并为其添加一些属性时，我继续使用字典来保持一致性，以增强可读性。

我相信OP早就解决了这个问题，让他满意了，但如果他仍然想要这个功能，那么我建议他从pypi下载一个提供该功能的包:

邦奇是我更熟悉的人。dict的子类，所以你有所有的功能。 AttrDict看起来也很不错，但我对它不熟悉，也没有像我对Bunch那样详细地查看源代码。 上瘾是积极维护，并提供attrlike访问和更多。 正如Rotareti在评论中提到的，Bunch已经被弃用了，但是有一个活跃的分支叫做Munch。

但是，为了提高代码的可读性，我强烈建议他不要混合使用他的符号风格。如果他喜欢这种表示法，那么他应该简单地实例化一个动态对象，添加他想要的属性，然后收工:

>>> C = type('C', (object,), {})
>>> d = C()
>>> d.spam = 1
>>> d.eggs = 2
>>> d.ham = 3
>>> assert d.__dict__ == {'spam': 1, 'eggs': 2, 'ham': 3}

其中我更新，在评论中回答一个后续问题

在下面的评论中，Elmo问道:

如果你想再深入一点呢?(指类型(…))

虽然我从未使用过这个用例(同样，我倾向于使用嵌套的dict，对于 一致性)，下面的代码工作:

>>> C = type('C', (object,), {})
>>> d = C()
>>> for x in 'spam eggs ham'.split():
...     setattr(d, x, C())
...     i = 1
...     for y in 'one two three'.split():
...         setattr(getattr(d, x), y, i)
...         i += 1
...
>>> assert d.spam.__dict__ == {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

为了给答案增加一些变化，sci-kit learn将其实现为一串:

class Bunch(dict):                                                              
    """ Scikit Learn's container object                                         

    Dictionary-like object that exposes its keys as attributes.                 
    >>> b = Bunch(a=1, b=2)                                                     
    >>> b['b']                                                                  
    2                                                                           
    >>> b.b                                                                     
    2                                                                           
    >>> b.c = 6                                                                 
    >>> b['c']                                                                  
    6                                                                           
    """                                                                         

    def __init__(self, **kwargs):                                               
        super(Bunch, self).__init__(kwargs)                                     

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

    def __dir__(self):                                                          
        return self.keys()                                                      

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

    def __setstate__(self, state):                                              
        pass                       

您所需要的是获取setattr和getattr方法—getattr检查字典键，然后继续检查实际属性。setstaet是针对pickle /unpickling“bunch”的修复-如果感兴趣，请检查https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/6196

更新- 2020年

自从这个问题在大约十年前被提出以来，Python本身已经发生了相当大的变化。

虽然我最初回答中的方法在某些情况下仍然有效，(例如，遗留项目坚持使用旧版本的Python，以及在某些情况下，您确实需要处理具有非常动态字符串键的字典)，但我认为一般来说，Python 3.7中引入的数据类是AttrDict绝大多数用例的明显/正确的解决方案。

原来的答案

最好的方法是:

class AttrDict(dict):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(AttrDict, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.__dict__ = self

一些优点:

它真的有用! 没有字典类方法被遮蔽(例如.keys()工作得很好。除非-当然-你给它们赋值，见下文) 属性和项总是同步的 试图将不存在的key作为属性访问会正确地引发AttributeError而不是KeyError 支持[Tab]自动补全(例如在jupyter和ipython中)

缺点:

如果.keys()等方法被传入的数据覆盖，它们就不能正常工作 在Python < 2.7.4 / Python3 < 3.2.3中导致内存泄漏 Pylint因为E1123(意外关键字参数)和E1103(可能没有成员)而抓狂 对于外行来说，这似乎是纯粹的魔法。

简要解释一下它是如何工作的

All python objects internally store their attributes in a dictionary that is named __dict__. There is no requirement that the internal dictionary __dict__ would need to be "just a plain dict", so we can assign any subclass of dict() to the internal dictionary. In our case we simply assign the AttrDict() instance we are instantiating (as we are in __init__). By calling super()'s __init__() method we made sure that it (already) behaves exactly like a dictionary, since that function calls all the dictionary instantiation code.

Python没有开箱即用提供此功能的原因之一

正如“cons”列表中所指出的，这将存储键的名称空间(可能来自任意和/或不受信任的数据!)与内置dict方法属性的名称空间结合在一起。例如:

d = AttrDict()
d.update({'items':["jacket", "necktie", "trousers"]})
for k, v in d.items():    # TypeError: 'list' object is not callable
    print "Never reached!"

如果使用数组表示法，则可以将所有合法字符串字符作为键的一部分。 例如，obj['!#$%^&*()_']

解决方案是:

DICT_RESERVED_KEYS = vars(dict).keys()


class SmartDict(dict):
    """
    A Dict which is accessible via attribute dot notation
    """
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        """
        :param args: multiple dicts ({}, {}, ..)
        :param kwargs: arbitrary keys='value'

        If ``keyerror=False`` is passed then not found attributes will
        always return None.
        """
        super(SmartDict, self).__init__()
        self['__keyerror'] = kwargs.pop('keyerror', True)
        [self.update(arg) for arg in args if isinstance(arg, dict)]
        self.update(kwargs)

    def __getattr__(self, attr):
        if attr not in DICT_RESERVED_KEYS:
            if self['__keyerror']:
                return self[attr]
            else:
                return self.get(attr)
        return getattr(self, attr)

    def __setattr__(self, key, value):
        if key in DICT_RESERVED_KEYS:
            raise AttributeError("You cannot set a reserved name as attribute")
        self.__setitem__(key, value)

    def __copy__(self):
        return self.__class__(self)

    def copy(self):
        return self.__copy__()