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。

一本字典怎么样?

就像这样:

myStruct = {'field1': 'some val', 'field2': 'some val'}

然后你可以使用这个来操作值:

print myStruct['field1']
myStruct['field2'] = 'some other values'

值不一定是字符串。它们可以是其他任何物体。

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")

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__。

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。

下面结构的解决方案是受namedtuple实现和前面一些答案的启发。然而，与namedtuple不同的是，它的值是可变的，但就像c风格的结构体在名称/属性中是不可变的，而普通的类或dict不是。

_class_template = """\
class {typename}:
def __init__(self, *args, **kwargs):
    fields = {field_names!r}

    for x in fields:
        setattr(self, x, None)            

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

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

def __repr__(self):
    return str(vars(self))

def __setattr__(self, name, value):
    if name not in {field_names!r}:
        raise KeyError("invalid name: %s" % name)
    object.__setattr__(self, name, value)            
"""

def struct(typename, field_names):

    class_definition = _class_template.format(
        typename = typename,
        field_names = field_names)

    namespace = dict(__name__='struct_%s' % typename)
    exec(class_definition, namespace)
    result = namespace[typename]
    result._source = class_definition

    return result

用法:

Person = struct('Person', ['firstname','lastname'])
generic = Person()
michael = Person('Michael')
jones = Person(lastname = 'Jones')


In [168]: michael.middlename = 'ben'
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-168-b31c393c0d67>", line 1, in <module>
michael.middlename = 'ben'

  File "<string>", line 19, in __setattr__

KeyError: 'invalid name: middlename'