我发现它更方便访问字典键作为obj。foo而不是obj['foo']，所以我写了这个片段:
class AttributeDict(dict):
def __getattr__(self, attr):
return self[attr]
def __setattr__(self, attr, value):
self[attr] = value
然而，我认为一定有一些原因，Python没有提供开箱即用的功能。以这种方式访问字典键的注意事项和缺陷是什么?
当前回答
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。
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这个答案摘自Luciano Ramalho的《流利的Python》一书。这要归功于那个家伙。
class AttrDict:
"""A read-only façade for navigating a JSON-like object
using attribute notation
"""
def __init__(self, mapping):
self._data = dict(mapping)
def __getattr__(self, name):
if hasattr(self._data, name):
return getattr(self._data, name)
else:
return AttrDict.build(self._data[name])
@classmethod
def build(cls, obj):
if isinstance(obj, Mapping):
return cls(obj)
elif isinstance(obj, MutableSequence):
return [cls.build(item) for item in obj]
else:
return obj
in the init we are taking the dict and making it a dictionary. when getattr is used we try to get the attribute from the dict if the dict already has that attribute. or else we are passing the argument to a class method called build. now build does the intresting thing. if the object is dict or a mapping like that, the that object is made an attr dict itself. if it's a sequence like list, it's passed to the build function we r on right now. if it's anythin else, like str or int. return the object itself.
这不是一个“好”的答案，但我认为这是俏皮的(它不处理嵌套字典在当前形式)。简单地将dict包装在函数中:
def make_funcdict(d=None, **kwargs)
def funcdict(d=None, **kwargs):
if d is not None:
funcdict.__dict__.update(d)
funcdict.__dict__.update(kwargs)
return funcdict.__dict__
funcdict(d, **kwargs)
return funcdict
现在你的语法略有不同。访问dict项就像访问属性f.key一样。要以通常的方式访问dict项(和其他dict方法)，请执行f()['key']，我们可以通过使用关键字参数和/或字典调用f来方便地更新dict
例子
d = {'name':'Henry', 'age':31}
d = make_funcdict(d)
>>> for key in d():
... print key
...
age
name
>>> print d.name
... Henry
>>> print d.age
... 31
>>> d({'Height':'5-11'}, Job='Carpenter')
... {'age': 31, 'name': 'Henry', 'Job': 'Carpenter', 'Height': '5-11'}
就是这样。如果有人提出这种方法的优点和缺点，我会很高兴。
买者自负:出于某些原因，这样的类似乎会破坏多处理包。我只是在发现这个bug之前挣扎了一段时间，所以: 在python multiprocessing中查找异常
你可以从标准库中获取一个方便的容器类:
from argparse import Namespace
避免复制代码位。没有标准的字典访问，但如果你真的想要的话，很容易得到一个。argparse中的代码很简单，
class Namespace(_AttributeHolder):
"""Simple object for storing attributes.
Implements equality by attribute names and values, and provides a simple
string representation.
"""
def __init__(self, **kwargs):
for name in kwargs:
setattr(self, name, kwargs[name])
__hash__ = None
def __eq__(self, other):
return vars(self) == vars(other)
def __ne__(self, other):
return not (self == other)
def __contains__(self, key):
return key in self.__dict__
最简单的方法是定义一个类，我们称之为Namespace。在字典上使用对象dict.update()。然后，字典将被视为一个对象。
class Namespace(object):
'''
helps referencing object in a dictionary as dict.key instead of dict['key']
'''
def __init__(self, adict):
self.__dict__.update(adict)
Person = Namespace({'name': 'ahmed',
'age': 30}) #--> added for edge_cls
print(Person.name)
