您可以使用dict_to_obj https://pypi.org/project/dict-to-obj/ 它完全符合你的要求

From dict_to_obj import DictToObj
a = {
'foo': True
}
b = DictToObj(a)
b.foo
True

显然，现在有一个库- https://pypi.python.org/pypi/attrdict -实现了这个确切的功能，加上递归合并和json加载。也许值得一看。

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}

以这种方式访问字典键的注意事项和缺陷是什么?

正如@Henry所指出的，在dict中不能使用点访问的一个原因是，它将dict键名限制为python有效变量，从而限制了所有可能的名称。

下面是一些例子，说明为什么在给定字典d的情况下，点点访问通常没有帮助:

有效性

以下属性在Python中是无效的:

d.1_foo                           # enumerated names
d./bar                            # path names
d.21.7, d.12:30                   # decimals, time
d.""                              # empty strings
d.john doe, d.denny's             # spaces, misc punctuation 
d.3 * x                           # expressions  

风格

PEP8约定将对属性命名施加软约束:

A.保留关键字(或内置函数)名称:

d.in
d.False, d.True
d.max, d.min
d.sum
d.id

如果函数参数的名称与保留关键字冲突，通常最好在后面添加一个下划线…

B.方法和变量名的大小写规则:

变量名遵循与函数名相同的约定。

d.Firstname
d.Country

使用函数命名规则:小写字母，单词之间用下划线分隔，以提高可读性。

---

有时，在pandas这样的库中会出现这些问题，这些库允许按名称点访问DataFrame列。解决命名限制的默认机制也是数组表示法——括号中的字符串。

如果这些约束不适用于您的用例，那么在点访问数据结构上有几个选项。

如果你想要一个方法的键，比如__eq__或__getattr__呢?

而且不能有一个不以字母开头的条目，因此使用0343853作为键是无效的。

如果你不想使用字符串呢?

下面是一个使用内置collection .namedtuple的不可变记录的简短示例:

def record(name, d):
    return namedtuple(name, d.keys())(**d)

还有一个用法示例:

rec = record('Model', {
    'train_op': train_op,
    'loss': loss,
})

print rec.loss(..)