从字典创建类实例属性？答案

【问题标题】：Creating class instance properties from a dictionary?从字典创建类实例属性？
【发布时间】：2010-12-10 23:36:35
【问题描述】：

我正在从 CSV 导入数据并获取大致格式的数据

{ 'Field1' : 3000, 'Field2' : 6000, 'RandomField' : 5000 }

字段的名称是动态的。（嗯，它们是动态的，因为可能不止 Field1 和 Field2，但我知道 Field1 和 Field2 总是会在那里。

我希望能够将此字典传递给我的类allMyFields，以便我可以将上述数据作为属性访问。

class allMyFields:
    # I think I need to include these to allow hinting in Komodo. I think.
    self.Field1 = None
    self.Field2 = None

    def __init__(self,dictionary):
        for k,v in dictionary.items():
            self.k = v
            #of course, this doesn't work. I've ended up doing this instead
            #self.data[k] = v
            #but it's not the way I want to access the data.

q = { 'Field1' : 3000, 'Field2' : 6000, 'RandomField' : 5000 }
instance = allMyFields(q)
# Ideally I could do this.
print q.Field1

有什么建议吗？至于为什么——我希望能够利用代码提示，并将数据导入到名为data 的字典中，就像我一直在做的那样，我没有任何能力。

（由于变量名直到运行时才被解析，我仍然不得不向 Komodo 扔骨头 - 我认为 self.Field1 = None 应该足够了。）

那么 - 我该如何做我想做的事？还是我在咆哮一棵设计不佳的非 python 树？

【问题讨论】：

科莫多编辑提示不需要类属性。它可以读取__init__ 方法体来查找self. 变量。更根本的是，您为什么不为此使用简单的csv.DictReader 并从每一行创建字典？
SLott - 我使用 re.sub() 手动修改标题并添加“假”标题。这不是一个很好的理由，但是在 DictReader 之后重命名密钥要昂贵得多。

标签： class python komodo

【解决方案1】：

您可以使用setattr（但请注意：并非每个字符串都是有效的属性名称！）：

>>> class AllMyFields:
...     def __init__(self, dictionary):
...         for k, v in dictionary.items():
...             setattr(self, k, v)
... 
>>> o = AllMyFields({'a': 1, 'b': 2})
>>> o.a
1

编辑：让我解释一下上面的代码和SilentGhost's answer的区别。上面的代码 sn-p 创建了一个类，其中 instance attributes 基于给定的字典。 SilentGhost 的代码创建了一个类，其类属性基于给定的字典。

根据您的具体情况，这些解决方案中的任何一个都可能更合适。您是否打算创建一个或多个类实例？如果答案是 1，您不妨完全跳过对象创建，只构造类型（因此选择 SilentGhost 的答案）。

【讨论】：

带有奖金编辑的代码解释了两个好的答案之间的差异真的很有帮助，谢谢！
我惊喜地发现这个解决方案与 form_dict = flask.form.to_dict() 一起使用，从一个长的 web 表单创建一个 db.Model 实例。太棒了！
注意-在表单上输入的整数和浮点数作为字符串返回到 form_dict 但在类使用之前很容易修复。

【解决方案2】：

>>> q = { 'Field1' : 3000, 'Field2' : 6000, 'RandomField' : 5000 }
>>> q = type('allMyFields', (object,), q)
>>> q.Field1
3000

type 的文档很好地解释了这里发生了什么（请参阅用作构造函数）。

编辑：如果您需要实例变量，以下方法也可以：

>>> a = q()             # first instance
>>> a.Field1
3000
>>> a.Field1 = 1
>>> a.Field1
1
>>> q().Field1           # second instance
3000

【讨论】：

+1，但我认为您应该向 OP 解释此代码的作用和/或提供文档链接。
好吧，我猜他的名字是“SilentGhost”
简洁的方法，但它们是类变量这一事实不如实例变量引人注目。
如果需要，您可以实例化q。

【解决方案3】：

您也可以使用dict.update 而不是手动循环遍历items（如果要循环，iteritems 更好）。

class allMyFields(object):
    # note: you cannot (and don't have to) use self here
    Field1 = None
    Field2 = None

    def __init__(self, dictionary):
        self.__dict__.update(dictionary)

q = { 'Field1' : 3000, 'Field2' : 6000, 'RandomField' : 5000 }
instance = allMyFields(q)

print instance.Field1      # => 3000
print instance.Field2      # => 6000
print instance.RandomField # => 5000

【讨论】：

如果键中有空格，有什么简单的解决方法吗？示例：instance.Something Else 因空间问题而无法工作。我想知道是否有一个优雅的解决方案。
@Jarad 而不是仅仅dictionary，使用map(lambda kv: (kv[0].replace(' ', '_'), kv[1]), dictionary.items())。这会将所有键名中的所有空格替换为下划线。

【解决方案4】：

你可以创建一个dict 的子类，它允许键的属性查找：

class AttributeDict(dict):
    def __getattr__(self, name):
        return self[name]

q = AttributeDict({ 'Field1' : 3000, 'Field2' : 6000, 'RandomField' : 5000 })
print q.Field1              
print q.Field2              
print q.RandomField

如果您尝试查找dict 已经具有的属性（例如keys 或get），您将获得dict 类属性（一种方法）。如果dict 类中不存在您要求的密钥，则将调用__getattr__ 方法并执行您的密钥查找。

【讨论】：

【解决方案5】：

使用命名元组 (Python 2.6)：

>>> from collections import namedtuple

>>> the_dict = {'Field1': 3, 'Field2': 'b', 'foo': 4.9}
>>> fields = ' '.join(the_dict.keys())
>>> AllMyFields = namedtuple('AllMyFields', fields)
>>> instance = AllMyFields(**the_dict)

>>> print instance.Field1, instance.Field2, instance.foo
3 b 4.9

【讨论】：

【解决方案6】：

以漂亮的方式使用 setattr。 quick-n-dirty 方法是更新实例内部字典：

>>> class A(object):
...    pass
...
>>> a = A()
>>> a.__dict__.update({"foo": 1, "bar": 2})
>>> a.foo
1
>>> a.bar
2
>>>

【讨论】：

【解决方案7】：

class SomeClass:
    def __init__(self,
                 property1,
                 property2):
       self.property1 = property1
       self.property2 = property2


property_dict = {'property1': 'value1',
                 'property2': 'value2'}
sc = SomeClass(**property_dict)
print(sc.__dict__)

【讨论】：

【解决方案8】：

或者你可以试试这个

class AllMyFields:
    def __init__(self, field1, field2, random_field):
        self.field1 = field1
        self.field2 = field2
        self.random_field = random_field

    @classmethod
    def get_instance(cls, d: dict):
        return cls(**d)


a = AllMyFields.get_instance({'field1': 3000, 'field2': 6000, 'random_field': 5000})
print(a.field1)

【讨论】：

【解决方案9】：

增强了sub class of dict

recurrence dict 有效！

class AttributeDict(dict):
    """https://stackoverflow.com/a/1639632/6494418"""

    def __getattr__(self, name):
        return self[name] if not isinstance(self[name], dict) \
            else AttributeDict(self[name])


if __name__ == '__main__':
    d = {"hello": 1, "world": 2, "cat": {"dog": 5}}
    d = AttributeDict(d)
    print(d.cat)
    print(d.cat.dog)
    print(d.cat.items())

    """
    {'dog': 5}
    5
    dict_items([('dog', 5)])
    """

【讨论】：

【解决方案10】：

如果您愿意添加新库，pydantic 是一个非常有效的解决方案。它使用python注解来构造对象并验证类型考虑以下代码：

from pydantic import BaseModel

class Person(BaseModel):
    name: str
    age: str


data = {"name": "ahmed", "age": 36}

p = Person(**data)

pydantic：https://pydantic-docs.helpmanual.io/

【讨论】：