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。

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(..)

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['!#$%^&*()_']

编辑:NeoBunch是废弃的，Munch(上面提到过)可以作为一个替代品。不过，我把这个解决方案留在这里，它可能对某些人有用。

正如Doug所指出的，有一个Bunch包，你可以使用它来实现obj。关键功能。实际上有一个更新的版本叫做

尼奥邦克·蒙克

它有一个伟大的功能，通过neobunchify函数将你的字典转换为NeoBunch对象。我经常使用Mako模板，将数据作为NeoBunch对象传递使它们更具可读性，所以如果你碰巧在你的Python程序中使用了一个普通的字典，但想要在Mako模板中使用点符号，你可以这样使用:

from mako.template import Template
from neobunch import neobunchify

mako_template = Template(filename='mako.tmpl', strict_undefined=True)
data = {'tmpl_data': [{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}]}
with open('out.txt', 'w') as out_file:
    out_file.write(mako_template.render(**neobunchify(data)))

Mako模板看起来像这样:

% for d in tmpl_data:
Column1     Column2
${d.key1}   ${d.key2}
% endfor

我根据这个线程的输入创建了这个。我需要使用odect，所以我必须覆盖get和设置attr。我认为这应该适用于大多数特殊用途。

用法如下:

# Create an ordered dict normally...
>>> od = OrderedAttrDict()
>>> od["a"] = 1
>>> od["b"] = 2
>>> od
OrderedAttrDict([('a', 1), ('b', 2)])

# Get and set data using attribute access...
>>> od.a
1
>>> od.b = 20
>>> od
OrderedAttrDict([('a', 1), ('b', 20)])

# Setting a NEW attribute only creates it on the instance, not the dict...
>>> od.c = 8
>>> od
OrderedAttrDict([('a', 1), ('b', 20)])
>>> od.c
8

类:

class OrderedAttrDict(odict.OrderedDict):
    """
    Constructs an odict.OrderedDict with attribute access to data.

    Setting a NEW attribute only creates it on the instance, not the dict.
    Setting an attribute that is a key in the data will set the dict data but 
    will not create a new instance attribute
    """
    def __getattr__(self, attr):
        """
        Try to get the data. If attr is not a key, fall-back and get the attr
        """
        if self.has_key(attr):
            return super(OrderedAttrDict, self).__getitem__(attr)
        else:
            return super(OrderedAttrDict, self).__getattr__(attr)


    def __setattr__(self, attr, value):
        """
        Try to set the data. If attr is not a key, fall-back and set the attr
        """
        if self.has_key(attr):
            super(OrderedAttrDict, self).__setitem__(attr, value)
        else:
            super(OrderedAttrDict, self).__setattr__(attr, value)

这是一个非常酷的模式，已经在线程中提到了，但如果你只是想把字典转换成一个在IDE中使用自动完成的对象，等等:

class ObjectFromDict(object):
    def __init__(self, d):
        self.__dict__ = d

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。