我正在寻找一种优雅的方式来获得数据使用属性访问字典与一些嵌套的字典和列表(即javascript风格的对象语法)。
例如:
>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
应该以这样的方式访问:
>>> x = dict2obj(d)
>>> x.a
1
>>> x.b.c
2
>>> x.d[1].foo
bar
我想,如果没有递归,这是不可能的,但是有什么更好的方法来获得字典的对象样式呢?
我正在寻找一种优雅的方式来获得数据使用属性访问字典与一些嵌套的字典和列表(即javascript风格的对象语法)。
例如:
>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
应该以这样的方式访问:
>>> x = dict2obj(d)
>>> x.a
1
>>> x.b.c
2
>>> x.d[1].foo
bar
我想,如果没有递归,这是不可能的,但是有什么更好的方法来获得字典的对象样式呢?
当前回答
更新:在Python 2.6及以上版本中,考虑namedtuple数据结构是否适合您的需求:
>>> from collections import namedtuple
>>> MyStruct = namedtuple('MyStruct', 'a b d')
>>> s = MyStruct(a=1, b={'c': 2}, d=['hi'])
>>> s
MyStruct(a=1, b={'c': 2}, d=['hi'])
>>> s.a
1
>>> s.b
{'c': 2}
>>> s.c
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyStruct' object has no attribute 'c'
>>> s.d
['hi']
替代方案(原答案内容)为:
class Struct:
def __init__(self, **entries):
self.__dict__.update(entries)
然后,你可以使用:
>>> args = {'a': 1, 'b': 2}
>>> s = Struct(**args)
>>> s
<__main__.Struct instance at 0x01D6A738>
>>> s.a
1
>>> s.b
2
其他回答
我想上传我对这个小范例的看法。
class Struct(dict):
def __init__(self,data):
for key, value in data.items():
if isinstance(value, dict):
setattr(self, key, Struct(value))
else:
setattr(self, key, type(value).__init__(value))
dict.__init__(self,data)
它保留导入到类中的类型的属性。我唯一关心的是从解析的字典中覆盖方法。但其他方面似乎很可靠!
这是另一个实现:
class DictObj(object):
def __init__(self, d):
self.__dict__ = d
def dict_to_obj(d):
if isinstance(d, (list, tuple)): return map(dict_to_obj, d)
elif not isinstance(d, dict): return d
return DictObj(dict((k, dict_to_obj(v)) for (k,v) in d.iteritems()))
[编辑]遗漏了在列表中处理字典的部分,而不仅仅是其他字典。添加修复。
将字典转换为对象
from types import SimpleNamespace
def dict2obj(data):
"""将字典对象转换为可访问的对象属性"""
if not isinstance(data, dict):
raise ValueError('data must be dict object.')
def _d2o(d):
_d = {}
for key, item in d.items():
if isinstance(item, dict):
_d[key] = _d2o(item)
else:
_d[key] = item
return SimpleNamespace(**_d)
return _d2o(data)
参考答案
from mock import Mock
d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
my_data = Mock(**d)
# We got
# my_data.a == 1
在2021年,使用pydantic BaseModel -将嵌套字典和嵌套json对象转换为python对象,反之亦然:
https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/models/
>>> class Foo(BaseModel):
... count: int
... size: float = None
...
>>>
>>> class Bar(BaseModel):
... apple = 'x'
... banana = 'y'
...
>>>
>>> class Spam(BaseModel):
... foo: Foo
... bars: List[Bar]
...
>>>
>>> m = Spam(foo={'count': 4}, bars=[{'apple': 'x1'}, {'apple': 'x2'}])
对象to dict
>>> print(m.dict())
{'foo': {'count': 4, 'size': None}, 'bars': [{'apple': 'x1', 'banana': 'y'}, {'apple': 'x2', 'banana': 'y'}]}
对象转换为JSON
>>> print(m.json())
{"foo": {"count": 4, "size": null}, "bars": [{"apple": "x1", "banana": "y"}, {"apple": "x2", "banana": "y"}]}
反对的词典
>>> spam = Spam.parse_obj({'foo': {'count': 4, 'size': None}, 'bars': [{'apple': 'x1', 'banana': 'y'}, {'apple': 'x2', 'banana': 'y2'}]})
>>> spam
Spam(foo=Foo(count=4, size=None), bars=[Bar(apple='x1', banana='y'), Bar(apple='x2', banana='y2')])
JSON到对象
>>> spam = Spam.parse_raw('{"foo": {"count": 4, "size": null}, "bars": [{"apple": "x1", "banana": "y"}, {"apple": "x2", "banana": "y"}]}')
>>> spam
Spam(foo=Foo(count=4, size=None), bars=[Bar(apple='x1', banana='y'), Bar(apple='x2', banana='y')])