我写了一个装饰器，你可以在任何方法上使用它，这样所有传入的参数，或任何默认值，都被分配给实例。

def argumentsToAttributes(method):
    argumentNames = method.func_code.co_varnames[1:]

    # Generate a dictionary of default values:
    defaultsDict = {}
    defaults = method.func_defaults if method.func_defaults else ()
    for i, default in enumerate(defaults, start = len(argumentNames) - len(defaults)):
        defaultsDict[argumentNames[i]] = default

    def newMethod(self, *args, **kwargs):
        # Use the positional arguments.
        for name, value in zip(argumentNames, args):
            setattr(self, name, value)

        # Add the key word arguments. If anything is missing, use the default.
        for name in argumentNames[len(args):]:
            setattr(self, name, kwargs.get(name, defaultsDict[name]))

        # Run whatever else the method needs to do.
        method(self, *args, **kwargs)

    return newMethod

快速演示一下。注意，我使用一个位置参数a，使用默认值b，和一个命名参数c。然后我打印所有3个引用self，以显示它们在方法输入之前已正确分配。

class A(object):
    @argumentsToAttributes
    def __init__(self, a, b = 'Invisible', c = 'Hello'):
        print(self.a)
        print(self.b)
        print(self.c)

A('Why', c = 'Nothing')

注意，我的装饰器应该适用于任何方法，而不仅仅是__init__。

我还想添加一个使用插槽的解决方案:

class Point:
    __slots__ = ["x", "y"]
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

Definitely check the documentation for slots but a quick explanation of slots is that it is python's way of saying: "If you can lock these attributes and only these attributes into the class such that you commit that you will not add any new attributes once the class is instantiated (yes you can add new attributes to a class instance, see example below) then I will do away with the large memory allocation that allows for adding new attributes to a class instance and use just what I need for these slotted attributes".

添加属性到类实例的例子(因此不使用插槽):

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

p1 = Point(3,5)
p1.z = 8
print(p1.z)

输出:8

尝试向使用插槽的类实例添加属性的示例:

class Point:
    __slots__ = ["x", "y"]
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

p1 = Point(3,5)
p1.z = 8

'Point'对象没有属性'z'

这可以有效地作为结构体工作，并且比类使用更少的内存(就像结构体一样，尽管我没有研究具体有多少内存)。如果要创建对象的大量实例且不需要添加属性，建议使用slot。点对象就是一个很好的例子，因为很可能会实例化许多点来描述一个数据集。

你可以通过以下方式在python中访问C-Style struct。

class cstruct:
    var_i = 0
    var_f = 0.0
    var_str = ""

如果你只想使用cstruct的对象

obj = cstruct()
obj.var_i = 50
obj.var_f = 50.00
obj.var_str = "fifty"
print "cstruct: obj i=%d f=%f s=%s" %(obj.var_i, obj.var_f, obj.var_str)

如果你想创建一个cstruct对象的数组

obj_array = [cstruct() for i in range(10)]
obj_array[0].var_i = 10
obj_array[0].var_f = 10.00
obj_array[0].var_str = "ten"

#go ahead and fill rest of array instaces of struct

#print all the value
for i in range(10):
    print "cstruct: obj_array i=%d f=%f s=%s" %(obj_array[i].var_i, obj_array[i].var_f, obj_array[i].var_str)

注意: 请使用你的struct名称，而不是'cstruct'名称 请定义结构的成员变量，而不是var_i, var_f, var_str。

https://stackoverflow.com/a/32448434/159695在Python3中不起作用。

https://stackoverflow.com/a/35993/159695在Python3中工作。

然后我扩展它来添加默认值。

class myStruct:
    def __init__(self, **kwds):
        self.x=0
        self.__dict__.update(kwds) # Must be last to accept assigned member variable.
    def __repr__(self):
        args = ['%s=%s' % (k, repr(v)) for (k,v) in vars(self).items()]
        return '%s(%s)' % ( self.__class__.__qualname__, ', '.join(args) )

a=myStruct()
b=myStruct(x=3,y='test')
c=myStruct(x='str')

>>> a
myStruct(x=0)
>>> b
myStruct(x=3, y='test')
>>> c
myStruct(x='str')

每当我需要一个“行为像字典一样的即时数据对象”(我不会想到C结构体!)，我就会想到这个可爱的hack:

class Map(dict):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(Map, self).__init__(**kwargs)
        self.__dict__ = self

现在你可以说:

struct = Map(field1='foo', field2='bar', field3=42)

self.assertEquals('bar', struct.field2)
self.assertEquals(42, struct['field3'])

当你需要一个“不是类的数据包”的时候，非常方便，当命名元组是不可理解的……

更新:数据类

随着Python 3.7中数据类的引入，我们已经非常接近了。

下面的示例与下面的NamedTuple示例类似，但是生成的对象是可变的，并且允许使用默认值。

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class Point:
    x: float
    y: float
    z: float = 0.0


p = Point(1.5, 2.5)

print(p)  # Point(x=1.5, y=2.5, z=0.0)

如果您想使用更特定的类型注释，这可以很好地配合新的类型模块。

我一直在绝望地等待这一刻!要我说，Data Classes和新的NamedTuple声明，再加上typing模块，简直就是天赐之物!

改进的NamedTuple声明

自从Python 3.6以来，它变得非常简单和美丽(恕我直言)，只要你能忍受不变性。

引入了一种声明NamedTuples的新方法，它也允许类型注释:

from typing import NamedTuple


class User(NamedTuple):
    name: str


class MyStruct(NamedTuple):
    foo: str
    bar: int
    baz: list
    qux: User


my_item = MyStruct('foo', 0, ['baz'], User('peter'))

print(my_item) # MyStruct(foo='foo', bar=0, baz=['baz'], qux=User(name='peter'))