没有必要自己写 Setattr()和getattr()已经存在。

类对象的优势可能在类定义和继承中发挥作用。

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__()

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.

我发现自己想知道python生态系统中“字典键作为attr”的当前状态。正如一些评论者所指出的，这可能不是你想要从头开始的东西，因为有几个陷阱和脚枪，其中一些非常微妙。此外，我不建议使用Namespace作为基类，我已经走上了那条路，它并不漂亮。

幸运的是，有几个开源包提供了这个功能，可以安装了!不幸的是，有几个包。以下是截至2019年12月的概要。

竞争者(最近提交到|#提交|#投稿|覆盖率%):

上瘾者(2021-01-05 | 229 | | 100%)22 蒙克(2021-01-22 | 166 | 17 | ?) easydict (2021-02-28 | 54 | 7% | ?) attrdict(| 108 | 5 |地址:100%) prodict (2021-03-06 | 100 | 2 | ?)

不再保养或保养不足:

treedict (2014-03-28 | 95 | 2 | ?) bunch (2012-03-12 | 20% | 2 | ?) NeoBunch

目前我推荐咀嚼或上瘾。它们拥有最多的提交、贡献者和发布，这意味着它们都有一个健康的开源代码库。他们有最干净的自述。Md, 100%的覆盖率，以及一组好看的测试。

我在这场比赛中没有一只狗(现在!)，除了滚动我自己的dict/attr代码，浪费了大量的时间，因为我不知道所有这些选项:)。我可能会在未来贡献给addict/munch，因为我宁愿看到一个完整的包，而不是一堆碎片化的包。如果你喜欢它们，就投稿吧!特别是，看起来munch可以使用codecov徽章，addict可以使用python版本徽章。

瘾君子优点:

递归初始化(foo.a.b.c = 'bar')，类字典参数成为成瘾。Dict

成瘾的缺点:

阴影打字。词典，如果你从成瘾进口词典 不检查密钥。由于允许递归init，如果你拼错了一个键，你只是创建一个新属性，而不是KeyError(感谢AljoSt)

蒙克优点:

独特的命名 内置的JSON和YAML的ser/de函数

蒙克缺点:

没有递归初始化(你不能构造foo.a.b.c = 'bar'，你必须设置foo.a.b.c = 'bar')。A，然后foo, A。b等。

其中我发表评论

Many moons ago, when I used text editors to write python, on projects with only myself or one other dev, I liked the style of dict-attrs, the ability to insert keys by just declaring foo.bar.spam = eggs. Now I work on teams, and use an IDE for everything, and I have drifted away from these sorts of data structures and dynamic typing in general, in favor of static analysis, functional techniques and type hints. I've started experimenting with this technique, subclassing Pstruct with objects of my own design:

class  BasePstruct(dict):
    def __getattr__(self, name):
        if name in self.__slots__:
            return self[name]
        return self.__getattribute__(name)

    def __setattr__(self, key, value):
        if key in self.__slots__:
            self[key] = value
            return
        if key in type(self).__dict__:
            self[key] = value
            return
        raise AttributeError(
            "type object '{}' has no attribute '{}'".format(type(self).__name__, key))


class FooPstruct(BasePstruct):
    __slots__ = ['foo', 'bar']

This gives you an object which still behaves like a dict, but also lets you access keys like attributes, in a much more rigid fashion. The advantage here is I (or the hapless consumers of your code) know exactly what fields can and can't exist, and the IDE can autocomplete fields. Also subclassing vanilla dict means json serialization is easy. I think the next evolution in this idea would be a custom protobuf generator which emits these interfaces, and a nice knock-on is you get cross-language data structures and IPC via gRPC for nearly free.

如果您决定使用attrt -dicts，那么为了您自己(和您的队友)的理智，有必要记录期望哪些字段。

请随意编辑/更新这篇文章，以保持它的最新!

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}

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!"