修改@DS响应位，从一个文件加载:

def _json_object_hook(d): return namedtuple('X', d.keys())(*d.values())
def load_data(file_name):
  with open(file_name, 'r') as file_data:
    return file_data.read().replace('\n', '')
def json2obj(file_name): return json.loads(load_data(file_name), object_hook=_json_object_hook)

有一点:它不能加载前面有数字的项目。是这样的:

{
  "1_first_item": {
    "A": "1",
    "B": "2"
  }
}

因为“1_first_item”不是一个有效的python字段名。

这似乎是一个XY问题(问A实际问题在哪里B)。

问题的根源是:如何有效地引用/修改深嵌套的JSON结构，而不必做obj['foo']['bar'][42]['quux']，这带来了键入挑战，代码膨胀问题，可读性问题和错误捕获问题?

使用抢

from glom import glom

# Basic deep get

data = {'a': {'b': {'c': 'd'}}}

print(glom(data, 'a.b.c'))

它还将处理列表项:

我已经对一个简单的实现进行了基准测试:

def extract(J, levels):
    # Twice as fast as using glom
    for level in levels.split('.'):
        J = J[int(level) if level.isnumeric() else level]
    return J

．.． 并且在复杂的JSON对象上返回0.14ms，而朴素的impl则返回0.06ms。

它还可以处理复杂的查询，例如取出所有foo.bar.记录，其中.name == 'Joe Bloggs'

编辑:

另一种性能方法是递归地使用覆盖__getitem__和__getattr__的类:

class Ob:
    def __init__(self, J):
        self.J = J

    def __getitem__(self, index):
        return Ob(self.J[index])

    def __getattr__(self, attr):
        value = self.J.get(attr, None)
        return Ob(value) if type(value) in (list, dict) else value

现在你可以做:

ob = Ob(J)

# if you're fetching a final raw value (not list/dict
ob.foo.bar[42].quux.leaf

# for intermediate values
ob.foo.bar[42].quux.J

这一基准测试也出奇地好。与我之前的天真冲动相当。如果有人能找到一种方法来整理非叶查询的访问，请留下评论!

你可以使用

x = Map(json.loads(response))
x.__class__ = MyClass

在哪里

class Map(dict):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(Map, self).__init__(*args, **kwargs)
        for arg in args:
            if isinstance(arg, dict):
                for k, v in arg.iteritems():
                    self[k] = v
                    if isinstance(v, dict):
                        self[k] = Map(v)

        if kwargs:
            # for python 3 use kwargs.items()
            for k, v in kwargs.iteritems():
                self[k] = v
                if isinstance(v, dict):
                    self[k] = Map(v)

    def __getattr__(self, attr):
        return self.get(attr)

    def __setattr__(self, key, value):
        self.__setitem__(key, value)

    def __setitem__(self, key, value):
        super(Map, self).__setitem__(key, value)
        self.__dict__.update({key: value})

    def __delattr__(self, item):
        self.__delitem__(item)

    def __delitem__(self, key):
        super(Map, self).__delitem__(key)
        del self.__dict__[key]

对于通用的、经得起未来考验的解决方案。

你可以试试这个:

class User(object):
    def __init__(self, name, username):
        self.name = name
        self.username = username

import json
j = json.loads(your_json)
u = User(**j)

只需创建一个新对象，并将参数作为映射传递。

你也可以有一个带有对象的JSON:

import json
class Address(object):
    def __init__(self, street, number):
        self.street = street
        self.number = number

    def __str__(self):
        return "{0} {1}".format(self.street, self.number)

class User(object):
    def __init__(self, name, address):
        self.name = name
        self.address = Address(**address)

    def __str__(self):
        return "{0} ,{1}".format(self.name, self.address)

if __name__ == '__main__':
    js = '''{"name":"Cristian", "address":{"street":"Sesame","number":122}}'''
    j = json.loads(js)
    print(j)
    u = User(**j)
    print(u)

Dacite也可能是您的解决方案，它支持以下功能:

嵌套结构 (基本)类型检查 可选字段(即typing.Optional) 工会 向前引用 集合 自定义类型钩子

https://pypi.org/project/dacite/

from dataclasses import dataclass
from dacite import from_dict


@dataclass
class User:
    name: str
    age: int
    is_active: bool


data = {
    'name': 'John',
    'age': 30,
    'is_active': True,
}

user = from_dict(data_class=User, data=data)

assert user == User(name='John', age=30, is_active=True)

这不是一个很难的事情，我看到上面的答案，他们中的大多数在“列表”中有一个性能问题

这段代码比上面的代码快得多

import json 

class jsonify:
    def __init__(self, data):
        self.jsonify = data

    def __getattr__(self, attr):
        value = self.jsonify.get(attr)
        if isinstance(value, (list, dict)):
            return jsonify(value)
        return value

    def __getitem__(self, index):
        value = self.jsonify[index]
        if isinstance(value, (list, dict)):
            return jsonify(value)
        return value

    def __setitem__(self, index, value):
        self.jsonify[index] = value

    def __delattr__(self, index):
        self.jsonify.pop(index)

    def __delitem__(self, index):
        self.jsonify.pop(index)

    def __repr__(self):
        return json.dumps(self.jsonify, indent=2, default=lambda x: str(x))

exmaple

response = jsonify(
    {
        'test': {
            'test1': [{'ok': 1}]
        }
    }
)
response.test -> jsonify({'test1': [{'ok': 1}]})
response.test.test1 -> jsonify([{'ok': 1}])
response.test.test1[0] -> jsonify({'ok': 1})
response.test.test1[0].ok -> int(1)