from mock import Mock
d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
my_data = Mock(**d)

# We got
# my_data.a == 1

这个怎么样:

from functools import partial
d2o=partial(type, "d2o", ())

然后可以这样使用:

>>> o=d2o({"a" : 5, "b" : 3})
>>> print o.a
5
>>> print o.b
3

在@max-sirwa的代码上更新了递归数组展开

class Objectify:
    def __init__(self, **kwargs):
        for key, value in kwargs.items():
            if isinstance(value, dict):
                f = Objectify(**value)
                self.__dict__.update({key: f})
            elif isinstance(value, list):
                t = []
                for i in value:
                    t.append(Objectify(**i)) if isinstance(i, dict) else t.append(i)
                self.__dict__.update({key: t})
            else:
                self.__dict__.update({key: value})

下面是执行SilentGhost最初建议的另一种方法:

def dict2obj(d):
  if isinstance(d, dict):
    n = {}
    for item in d:
      if isinstance(d[item], dict):
        n[item] = dict2obj(d[item])
      elif isinstance(d[item], (list, tuple)):
        n[item] = [dict2obj(elem) for elem in d[item]]
      else:
        n[item] = d[item]
    return type('obj_from_dict', (object,), n)
  else:
    return d

你可以用我的方法来处理。

somedict= {"person": {"name": "daniel"}}

class convertor:
    def __init__(self, dic: dict) -> object:
        self.dict = dic

        def recursive_check(obj):
            for key, value in dic.items():
                if isinstance(value, dict):
                    value= convertor(value)
                setattr(obj, key, value)
        recursive_check(self)
my_object= convertor(somedict)

print(my_object.person.name)

我知道这里已经有很多答案了，我迟到了，但这个方法将递归和“就地”将字典转换为类对象结构……适用于3.x.x

def dictToObject(d):
    for k,v in d.items():
        if isinstance(v, dict):
            d[k] = dictToObject(v)
    return namedtuple('object', d.keys())(*d.values())

# Dictionary created from JSON file
d = {
    'primaryKey': 'id', 
    'metadata': 
        {
            'rows': 0, 
            'lastID': 0
        }, 
    'columns': 
        {
            'col2': {
                'dataType': 'string', 
                'name': 'addressLine1'
            }, 
            'col1': {
                'datatype': 'string', 
                'name': 'postcode'
            }, 
            'col3': {
                'dataType': 'string', 
                'name': 'addressLine2'
            }, 
            'col0': {
                'datatype': 'integer', 
                'name': 'id'
            }, 
            'col4': {
                'dataType': 'string', 
                'name': 'contactNumber'
            }
        }, 
        'secondaryKeys': {}
}

d1 = dictToObject(d)
d1.columns.col1 # == object(datatype='string', name='postcode')
d1.metadata.rows # == 0