Verschachtelte Python-Diktate in Objekte umwandeln?

Question

Ich bin auf der Suche nach einem eleganten Weg, um Daten mit Attribut Zugriff auf ein Diktat mit einigen verschachtelten Dicts und Listen (d.h. Javascript-Stil Objekt-Syntax) zu erhalten.

Zum Beispiel:

>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}

Sollte auf diese Weise zugänglich sein:

>>> x = dict2obj(d)
>>> x.a
1
>>> x.b.c
2
>>> x.d[1].foo
bar

Ich denke, dies ist nicht möglich, ohne Rekursion, aber was wäre ein schöner Weg, um ein Objekt-Stil für Dicts zu erhalten?

Answer 1

Das sollte Ihnen den Einstieg erleichtern:

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

Für Listen funktioniert es noch nicht. Sie müssen die Listen in eine UserList verpacken und überladen __getitem__ um Dicts zu verpacken.

Answer 2

Ich weiß, es gibt bereits eine Menge Antworten hier bereits und ich bin spät zu der Partei, aber diese Methode wird rekursiv und 'in place' konvertieren ein Wörterbuch in eine Objekt-ähnliche Struktur... Funktioniert in 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

Answer 3

Auch das funktioniert gut

class DObj(object):
    pass

dobj = Dobj()
dobj.__dict__ = {'a': 'aaa', 'b': 'bbb'}

print dobj.a
>>> aaa
print dobj.b
>>> bbb

Answer 4

Der einfachste Weg wäre die Verwendung von collections.namedtuple .

Am schönsten finde ich den folgenden 4-Zeiler, der verschachtelte Wörterbücher unterstützt:

def dict_to_namedtuple(typename, data):
    return namedtuple(typename, data.keys())(
        *(dict_to_namedtuple(typename + '_' + k, v) if isinstance(v, dict) else v for k, v in data.items())
    )

Auch die Ausgabe wird gut aussehen:

>>> nt = dict_to_namedtuple('config', {
...     'path': '/app',
...     'debug': {'level': 'error', 'stream': 'stdout'}
... })

>>> print(nt)
config(path='/app', debug=config_debug(level='error', stream='stdout'))

>>> print(nt.debug.level)
'error'

Answer 5

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

# We got
# my_data.a == 1