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
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__
其他回答
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。
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。
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。
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['!#$%^&*()_']
