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
class Struct(dict):
def __getattr__(self, name):
try:
return self[name]
except KeyError:
raise AttributeError(name)
def __setattr__(self, name, value):
self[name] = value
def copy(self):
return Struct(dict.copy(self))
用法:
points = Struct(x=1, y=2)
# Changing
points['x'] = 2
points.y = 1
# Accessing
points['x'], points.x, points.get('x') # 2 2 2
points['y'], points.y, points.get('y') # 1 1 1
# Accessing inexistent keys/attrs
points['z'] # KeyError: z
points.z # AttributeError: z
# Copying
points_copy = points.copy()
points.x = 2
points_copy.x # 1
其他回答
通过PyPI包attrdict可以很容易地得到问题的精确解。关于这个包的一个有趣的事实是,字典可以作为键或属性访问。这就是解决方案
from attrdict import AttrDict
d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
x = AttrDict(d)
print(x.a, x['a'])
print(x.b.c, x['b']['c'])
print(x.d[1].foo, x['d'][1]['foo'])
输出如下(显然没有错误)-
1 1
2 2
bar bar
注意:它于2019年2月2日首次发布,这意味着在提出这个问题时,这个第三方pypi包还不存在。但是如果有人现在想通过键或属性访问dict值,这个包肯定可以像魔术一样帮助你,只需要一行代码。
# Applies to Python-3 Standard Library
class Struct(object):
def __init__(self, data):
for name, value in data.items():
setattr(self, name, self._wrap(value))
def _wrap(self, value):
if isinstance(value, (tuple, list, set, frozenset)):
return type(value)([self._wrap(v) for v in value])
else:
return Struct(value) if isinstance(value, dict) else value
# Applies to Python-2 Standard Library
class Struct(object):
def __init__(self, data):
for name, value in data.iteritems():
setattr(self, name, self._wrap(value))
def _wrap(self, value):
if isinstance(value, (tuple, list, set, frozenset)):
return type(value)([self._wrap(v) for v in value])
else:
return Struct(value) if isinstance(value, dict) else value
可以用于任何深度的任何序列/字典/值结构。
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')])
这可以让你开始:
class dict2obj(object):
def __init__(self, d):
self.__dict__['d'] = d
def __getattr__(self, key):
value = self.__dict__['d'][key]
if type(value) == type({}):
return dict2obj(value)
return value
d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
x = dict2obj(d)
print x.a
print x.b.c
print x.d[1].foo
它还不适用于列表。你必须将列表包装在UserList中,并重载__getitem__来包装字典。
你可以使用一个自定义对象钩子来利用标准库的json模块:
import json
class obj(object):
def __init__(self, dict_):
self.__dict__.update(dict_)
def dict2obj(d):
return json.loads(json.dumps(d), object_hook=obj)
使用示例:
>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ['hi', {'foo': 'bar'}]}
>>> o = dict2obj(d)
>>> o.a
1
>>> o.b.c
2
>>> o.d[0]
u'hi'
>>> o.d[1].foo
u'bar'
而且它不像namedtuple那样是严格只读的,也就是说,你可以改变值-而不是结构:
>>> o.b.c = 3
>>> o.b.c
3