def load_model_from_dict(self, data: dict):
    for key, value in data.items():
        self.__dict__[key] = value
    return self

它帮助返回你自己的模型，从字典中不可预见的变量。

这里给出的答案没有返回正确的对象类型，因此我在下面创建了这些方法。如果你试图向给定JSON中不存在的类中添加更多字段，它们也会失败:

def dict_to_class(class_name: Any, dictionary: dict) -> Any:
    instance = class_name()
    for key in dictionary.keys():
        setattr(instance, key, dictionary[key])
    return instance


def json_to_class(class_name: Any, json_string: str) -> Any:
    dict_object = json.loads(json_string)
    return dict_to_class(class_name, dict_object)

更新

在Python3中，你可以使用SimpleNamespace和object_hook在一行中完成:

import json
from types import SimpleNamespace

data = '{"name": "John Smith", "hometown": {"name": "New York", "id": 123}}'

# Parse JSON into an object with attributes corresponding to dict keys.
x = json.loads(data, object_hook=lambda d: SimpleNamespace(**d))
print(x.name, x.hometown.name, x.hometown.id)

旧答案(Python2)

在Python2中，你可以使用namedtuple和object_hook在一行中完成(但对于嵌套对象非常慢):

import json
from collections import namedtuple

data = '{"name": "John Smith", "hometown": {"name": "New York", "id": 123}}'

# Parse JSON into an object with attributes corresponding to dict keys.
x = json.loads(data, object_hook=lambda d: namedtuple('X', d.keys())(*d.values()))
print x.name, x.hometown.name, x.hometown.id

或者，为了便于重用:

def _json_object_hook(d): return namedtuple('X', d.keys())(*d.values())
def json2obj(data): return json.loads(data, object_hook=_json_object_hook)

x = json2obj(data)

如果希望它处理不是很好的属性名称的键，请检查namedtuple的rename参数。

这是我的办法。

特性

支持类型提示 如果缺少键则引发错误。 跳过数据中的额外值

import typing

class User:
    name: str
    age: int

    def __init__(self, data: dict):
        for k, _ in typing.get_type_hints(self).items():
            setattr(self, k, data[k])

data = {
    "name": "Susan",
    "age": 18
}

user = User(data)
print(user.name, user.age)

# Output: Susan 18

我正在寻找一个与recordclass一起工作的解决方案。RecordClass，支持嵌套对象，可用于json序列化和json反序列化。

扩展DS的答案，扩展BeneStr的解决方案，我想出了以下似乎有效的方法:

代码:

import json
import recordclass

class NestedRec(recordclass.RecordClass):
    a : int = 0
    b : int = 0

class ExampleRec(recordclass.RecordClass):
    x : int       = None
    y : int       = None
    nested : NestedRec = NestedRec()

class JsonSerializer:
    @staticmethod
    def dumps(obj, ensure_ascii=True, indent=None, sort_keys=False):
        return json.dumps(obj, default=JsonSerializer.__obj_to_dict, ensure_ascii=ensure_ascii, indent=indent, sort_keys=sort_keys)

    @staticmethod
    def loads(s, klass):
        return JsonSerializer.__dict_to_obj(klass, json.loads(s))

    @staticmethod
    def __obj_to_dict(obj):
        if hasattr(obj, "_asdict"):
            return obj._asdict()
        else:
            return json.JSONEncoder().default(obj)

    @staticmethod
    def __dict_to_obj(klass, s_dict):
        kwargs = {
            key : JsonSerializer.__dict_to_obj(cls, s_dict[key]) if hasattr(cls,'_asdict') else s_dict[key] \
                for key,cls in klass.__annotations__.items() \
                    if s_dict is not None and key in s_dict
        }
        return klass(**kwargs)

用法:

example_0 = ExampleRec(x = 10, y = 20, nested = NestedRec( a = 30, b = 40 ) )

#Serialize to JSON

json_str = JsonSerializer.dumps(example_0)
print(json_str)
#{
#  "x": 10,
#  "y": 20,
#  "nested": {
#    "a": 30,
#    "b": 40
#  }
#}

# Deserialize from JSON
example_1 = JsonSerializer.loads(json_str, ExampleRec)
example_1.x += 1
example_1.y += 1
example_1.nested.a += 1
example_1.nested.b += 1

json_str = JsonSerializer.dumps(example_1)
print(json_str)
#{
#  "x": 11,
#  "y": 21,
#  "nested": {
#    "a": 31,
#    "b": 41
#  }
#}

我已经编写了一个名为any2any的小型(反)序列化框架，它可以帮助在两种Python类型之间进行复杂的转换。

在您的情况下，我猜您想从字典(通过json.loads获得)转换为复杂的对象response.education;Response.name，具有嵌套结构response.education.id，等等… 这就是这个框架的用途。文档还不是很好，但是通过使用any2any.simple。MappingToObject，你应该可以很容易地做到。如果需要帮助，请询问。