使用命名元组，该元组被添加到Python 2.6标准库中的collections模块中。如果你需要支持Python 2.4，也可以使用Raymond Hettinger的命名元组配方。

它适用于基本示例，但也适用于稍后可能遇到的一些边缘情况。你上面的片段可以写成:

from collections import namedtuple
MyStruct = namedtuple("MyStruct", "field1 field2 field3")

新创建的类型可以这样使用:

m = MyStruct("foo", "bar", "baz")

你也可以使用命名参数:

m = MyStruct(field1="foo", field2="bar", field3="baz")

还可以按位置将初始化参数传递给实例变量

# Abstract struct class       
class Struct:
    def __init__ (self, *argv, **argd):
        if len(argd):
            # Update by dictionary
            self.__dict__.update (argd)
        else:
            # Update by position
            attrs = filter (lambda x: x[0:2] != "__", dir(self))
            for n in range(len(argv)):
                setattr(self, attrs[n], argv[n])

# Specific class
class Point3dStruct (Struct):
    x = 0
    y = 0
    z = 0

pt1 = Point3dStruct()
pt1.x = 10

print pt1.x
print "-"*10

pt2 = Point3dStruct(5, 6)

print pt2.x, pt2.y
print "-"*10

pt3 = Point3dStruct (x=1, y=2, z=3)
print pt3.x, pt3.y, pt3.z
print "-"*10

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'))

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

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。

就我个人而言，我也喜欢这种变体。它扩展了@dF的答案。

class struct:
    def __init__(self, *sequential, **named):
        fields = dict(zip(sequential, [None]*len(sequential)), **named)
        self.__dict__.update(fields)
    def __repr__(self):
        return str(self.__dict__)

它支持两种初始化模式(可以混合使用):

# Struct with field1, field2, field3 that are initialized to None.
mystruct1 = struct("field1", "field2", "field3") 
# Struct with field1, field2, field3 that are initialized according to arguments.
mystruct2 = struct(field1=1, field2=2, field3=3)

而且，它打印得更好:

print(mystruct2)
# Prints: {'field3': 3, 'field1': 1, 'field2': 2}