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__。

有一个python包正是用于此目的。看到cstruct2py

cstruct2py是一个纯python库，用于从C代码生成python类，并使用它们来打包和解包数据。该库可以解析C头文件(结构体、联合、枚举和数组声明)，并在python中模拟它们。生成的python类可以解析和打包数据。

例如:

typedef struct {
  int x;
  int y;
} Point;

after generating pythonic class...
p = Point(x=0x1234, y=0x5678)
p.packed == "\x34\x12\x00\x00\x78\x56\x00\x00"

如何使用

首先，我们需要生成python结构体:

import cstruct2py
parser = cstruct2py.c2py.Parser()
parser.parse_file('examples/example.h')

现在我们可以从C代码中导入所有的名称:

parser.update_globals(globals())

我们也可以直接这样做:

A = parser.parse_string('struct A { int x; int y;};')

使用C代码中的类型和定义

a = A()
a.x = 45
print a
buf = a.packed
b = A(buf)
print b
c = A('aaaa11112222', 2)
print c
print repr(c)

输出将是:

{'x':0x2d, 'y':0x0}
{'x':0x2d, 'y':0x0}
{'x':0x31316161, 'y':0x32323131}
A('aa111122', x=0x31316161, y=0x32323131)

克隆

对于克隆cstruct2py运行:

git clone https://github.com/st0ky/cstruct2py.git --recursive

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'))

dF:太酷了……我没有 我知道我可以访问的领域 一个使用字典的类。 马克:我希望我遇到的情况 这正是我需要一个元组的时候 但没有什么比 字典。

你可以使用字典访问类的字段，因为类的字段、它的方法和它的所有属性都是用字典存储在内部的(至少在CPython中是这样)。

.．.这就引出了你的第二个评论。相信Python字典是“沉重的”是一个非常非Python主义的概念。读这样的评论简直要了我的Python禅。这可不太好。

您可以看到，当您声明一个类时，实际上是在为一个字典创建一个相当复杂的包装器——因此，如果有的话，您比使用一个简单的字典增加了更多的开销。顺便说一下，这种开销在任何情况下都是没有意义的。如果您正在处理性能关键的应用程序，请使用C或其他语言。

这可能有点晚了，但我使用Python元类(下面也有装饰器版本)做了一个解决方案。

当__init__在运行时被调用时，它会获取每个参数及其值，并将它们作为实例变量分配给你的类。通过这种方式，您可以创建一个类结构的类，而不必手动分配每个值。

我的例子没有错误检查，所以更容易遵循。

class MyStruct(type):
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        names = cls.__init__.func_code.co_varnames[1:]

        self = type.__call__(cls, *args, **kwargs)

        for name, value in zip(names, args):
            setattr(self , name, value)

        for name, value in kwargs.iteritems():
            setattr(self , name, value)
        return self 

这是它的行动。

>>> class MyClass(object):
    __metaclass__ = MyStruct
    def __init__(self, a, b, c):
        pass


>>> my_instance = MyClass(1, 2, 3)
>>> my_instance.a
1
>>> 

我把它发布在reddit上，/u/matchu发布了一个更干净的装饰版本。我鼓励您使用它，除非您想扩展元类版本。

>>> def init_all_args(fn):
    @wraps(fn)
    def wrapped_init(self, *args, **kwargs):
        names = fn.func_code.co_varnames[1:]

        for name, value in zip(names, args):
            setattr(self, name, value)

        for name, value in kwargs.iteritems():
            setattr(self, name, value)

    return wrapped_init

>>> class Test(object):
    @init_all_args
    def __init__(self, a, b):
        pass


>>> a = Test(1, 2)
>>> a.a
1
>>>