我发现做到这一点的最好方法是使用自定义字典类，如本文所述:https://stackoverflow.com/a/14620633/8484485

如果需要iPython自动补全支持，只需像这样定义dir()函数:

class AttrDict(dict):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(AttrDict, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.__dict__ = self
    def __dir__(self):
        return self.keys()

然后像这样定义你的伪结构(这个是嵌套的)

my_struct=AttrDict ({
    'com1':AttrDict ({
        'inst':[0x05],
        'numbytes':2,
        'canpayload':False,
        'payload':None
    })
})

然后你可以像这样访问my_struct中的值:

打印(my_struct.com1.inst)

= > [5]

这里有一个解决方案，它使用一个类(从未实例化)来保存数据。我喜欢这种方式涉及很少的输入，不需要任何额外的软件包等。

class myStruct:
    field1 = "one"
    field2 = "2"

您可以稍后根据需要添加更多字段:

myStruct.field3 = 3

要获取值，可以像往常一样访问字段:

>>> myStruct.field1
'one'

我发现做到这一点的最好方法是使用自定义字典类，如本文所述:https://stackoverflow.com/a/14620633/8484485

如果需要iPython自动补全支持，只需像这样定义dir()函数:

class AttrDict(dict):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(AttrDict, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.__dict__ = self
    def __dir__(self):
        return self.keys()

然后像这样定义你的伪结构(这个是嵌套的)

my_struct=AttrDict ({
    'com1':AttrDict ({
        'inst':[0x05],
        'numbytes':2,
        'canpayload':False,
        'payload':None
    })
})

然后你可以像这样访问my_struct中的值:

打印(my_struct.com1.inst)

= > [5]

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')

这里有一个快速而肮脏的技巧:

>>> ms = Warning()
>>> ms.foo = 123
>>> ms.bar = 'akafrit'

它是如何工作的?它只是重用内置类警告(从异常派生)，并使用它，因为它是你自己定义的类。

优点是您不需要首先导入或定义任何东西，“警告”是一个简短的名称，并且它还清楚地表明您正在做一些肮脏的事情，不应该在其他地方使用，而应该在您的小脚本中使用。

顺便说一下，我试图找到一些更简单的东西，如ms = object()，但不能(最后一个例子是不工作)。如果你有的话，我很感兴趣。

NamedTuple很舒服。但是没有人共享性能和存储。

from typing import NamedTuple
import guppy  # pip install guppy
import timeit


class User:
    def __init__(self, name: str, uid: int):
        self.name = name
        self.uid = uid


class UserSlot:
    __slots__ = ('name', 'uid')

    def __init__(self, name: str, uid: int):
        self.name = name
        self.uid = uid


class UserTuple(NamedTuple):
    # __slots__ = ()  # AttributeError: Cannot overwrite NamedTuple attribute __slots__
    name: str
    uid: int


def get_fn(obj, attr_name: str):
    def get():
        getattr(obj, attr_name)
    return get

if 'memory test':
    obj = [User('Carson', 1) for _ in range(1000000)]      # Cumulative: 189138883
    obj_slot = [UserSlot('Carson', 1) for _ in range(1000000)]          # 77718299  <-- winner
    obj_namedtuple = [UserTuple('Carson', 1) for _ in range(1000000)]   # 85718297
    print(guppy.hpy().heap())  # Run this function individually. 
    """
    Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)
     0 1000000    24 112000000 34 112000000  34 dict of __main__.User
     1 1000000    24 64000000  19 176000000  53 __main__.UserTuple
     2 1000000    24 56000000  17 232000000  70 __main__.User
     3 1000000    24 56000000  17 288000000  87 __main__.UserSlot
     ...
    """

if 'performance test':
    obj = User('Carson', 1)
    obj_slot = UserSlot('Carson', 1)
    obj_tuple = UserTuple('Carson', 1)

    time_normal = min(timeit.repeat(get_fn(obj, 'name'), repeat=20))
    print(time_normal)  # 0.12550550000000005

    time_slot = min(timeit.repeat(get_fn(obj_slot, 'name'), repeat=20))
    print(time_slot)  # 0.1368690000000008

    time_tuple = min(timeit.repeat(get_fn(obj_tuple, 'name'), repeat=20))
    print(time_tuple)  # 0.16006120000000124

    print(time_tuple/time_slot)  # 1.1694481584580898  # The slot is almost 17% faster than NamedTuple on Windows. (Python 3.7.7)

如果你的__dict__没有被使用，请在__slots__(更高的性能和存储)和NamedTuple(清晰的阅读和使用)之间选择。

您可以查看此链接(插槽的使用 )来获取更多的__slots__信息。