Come usare un punto "." accedere ai membri del dizionario?

Come posso rendere accessibili i membri del dizionario Python tramite un punto "."?

Ad esempio, invece di scrivere mydict['val'], mi piacerebbe scrivere mydict.val.

Inoltre, vorrei accedere ai dadi nidificati in questo modo. Per esempio

mydict.mydict2.val 

farebbe riferimento a

mydict = { 'mydict2': { 'val': ... } }

Puoi farlo usando questa classe che ho appena creato. Con questa classe puoi usare l' Mapoggetto come un altro dizionario (inclusa la serializzazione json) o con la notazione punto. Spero di aiutarti:

class Map(dict):
    """
    Example:
    m = Map({'first_name': 'Eduardo'}, last_name='Pool', age=24, sports=['Soccer'])
    """
    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 kwargs:
            for k, v in kwargs.iteritems():
                self[k] = 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]

Esempi di utilizzo:

m = Map({'first_name': 'Eduardo'}, last_name='Pool', age=24, sports=['Soccer'])
# Add new key
m.new_key = 'Hello world!'
# Or
m['new_key'] = 'Hello world!'
print m.new_key
print m['new_key']
# Update values
m.new_key = 'Yay!'
# Or
m['new_key'] = 'Yay!'
# Delete key
del m.new_key
# Or
del m['new_key']

L'ho sempre tenuto presente in un file util. Puoi usarlo come mixin anche nelle tue lezioni.

class dotdict(dict):
    """dot.notation access to dictionary attributes"""
    __getattr__ = dict.get
    __setattr__ = dict.__setitem__
    __delattr__ = dict.__delitem__

mydict = {'val':'it works'}
nested_dict = {'val':'nested works too'}
mydict = dotdict(mydict)
mydict.val
# 'it works'

mydict.nested = dotdict(nested_dict)
mydict.nested.val
# 'nested works too'

Installa dotmaptramitepip

pip install dotmap

Fa tutto quello che vuoi che faccia e subclasse dict, quindi funziona come un normale dizionario:

from dotmap import DotMap

m = DotMap()
m.hello = 'world'
m.hello
m.hello += '!'
# m.hello and m['hello'] now both return 'world!'
m.val = 5
m.val2 = 'Sam'

Inoltre, puoi convertirlo in e da dictoggetti:

d = m.toDict()
m = DotMap(d) # automatic conversion in constructor

Ciò significa che se qualcosa a cui si desidera accedere è già in dictforma, è possibile trasformarlo in un DotMapper un facile accesso:

import json
jsonDict = json.loads(text)
data = DotMap(jsonDict)
print data.location.city

Infine, crea automaticamente nuove DotMapistanze figlio in modo da poter fare cose del genere:

m = DotMap()
m.people.steve.age = 31

Confronto con il mazzo

Divulgazione completa: sono il creatore di DotMap . L'ho creato perché Bunchmancavano queste funzionalità

• ricordando che gli articoli dell'ordine vengono aggiunti e ripetono in quell'ordine
• DotMapcreazione automatica dei figli , che consente di risparmiare tempo e rendere il codice più pulito quando si dispone di molta gerarchia
• costruendo da una dicte ricorsivamente convertendo tutte le dictistanze figlio inDotMap

Deriva da dict e attua __getattr__e __setattr__.

Oppure puoi usare Bunch che è molto simile.

Non credo sia possibile eseguire il monkeypatch della classe dict integrata.

Fabric ha un'implementazione davvero piacevole e minima . Estendendolo per consentire l'accesso nidificato, possiamo usare a defaultdict, e il risultato è simile al seguente:

from collections import defaultdict

class AttributeDict(defaultdict):
    def __init__(self):
        super(AttributeDict, self).__init__(AttributeDict)

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError(key)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

Usalo come segue:

keys = AttributeDict()
keys.abc.xyz.x = 123
keys.abc.xyz.a.b.c = 234

Ciò elabora un po 'la risposta di Kugel "Deriva dal dict, e implementa __getattr__e __setattr__". Ora sai come!

Ho provato questo:

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

puoi provare __getattribute__anche tu .

rendere ogni dict un tipo di dotdict sarebbe abbastanza buono, se vuoi iniziare questo da un dict multistrato, prova __init__anche a implementare .

Non farlo. L'accesso agli attributi e l'indicizzazione sono cose separate in Python e non dovresti desiderare che eseguano lo stesso. Crea una classe (possibilmente una creata da namedtuple) se hai qualcosa che dovrebbe avere attributi accessibili e usa la []notazione per ottenere un oggetto da un dict.

Se desideri decapare il dizionario modificato, devi aggiungere alcuni metodi di stato alle risposte sopra:

class DotDict(dict):
    """dot.notation access to dictionary attributes"""
    def __getattr__(self, attr):
        return self.get(attr)
    __setattr__= dict.__setitem__
    __delattr__= dict.__delitem__

    def __getstate__(self):
        return self

    def __setstate__(self, state):
        self.update(state)
        self.__dict__ = self

Basandomi sulla risposta di Kugel e prendendo in considerazione le parole di cautela di Mike Graham, cosa succede se creiamo un involucro?

class DictWrap(object):
  """ Wrap an existing dict, or create a new one, and access with either dot 
    notation or key lookup.

    The attribute _data is reserved and stores the underlying dictionary.
    When using the += operator with create=True, the empty nested dict is 
    replaced with the operand, effectively creating a default dictionary
    of mixed types.

    args:
      d({}): Existing dict to wrap, an empty dict is created by default
      create(True): Create an empty, nested dict instead of raising a KeyError

    example:
      >>>dw = DictWrap({'pp':3})
      >>>dw.a.b += 2
      >>>dw.a.b += 2
      >>>dw.a['c'] += 'Hello'
      >>>dw.a['c'] += ' World'
      >>>dw.a.d
      >>>print dw._data
      {'a': {'c': 'Hello World', 'b': 4, 'd': {}}, 'pp': 3}

  """

  def __init__(self, d=None, create=True):
    if d is None:
      d = {}
    supr = super(DictWrap, self)  
    supr.__setattr__('_data', d)
    supr.__setattr__('__create', create)

  def __getattr__(self, name):
    try:
      value = self._data[name]
    except KeyError:
      if not super(DictWrap, self).__getattribute__('__create'):
        raise
      value = {}
      self._data[name] = value

    if hasattr(value, 'items'):
      create = super(DictWrap, self).__getattribute__('__create')
      return DictWrap(value, create)
    return value

  def __setattr__(self, name, value):
    self._data[name] = value  

  def __getitem__(self, key):
    try:
      value = self._data[key]
    except KeyError:
      if not super(DictWrap, self).__getattribute__('__create'):
        raise
      value = {}
      self._data[key] = value

    if hasattr(value, 'items'):
      create = super(DictWrap, self).__getattribute__('__create')
      return DictWrap(value, create)
    return value

  def __setitem__(self, key, value):
    self._data[key] = value

  def __iadd__(self, other):
    if self._data:
      raise TypeError("A Nested dict will only be replaced if it's empty")
    else:
      return other

Utilizzare SimpleNamespace:

>>> from types import SimpleNamespace   
>>> d = dict(x=[1, 2], y=['a', 'b'])
>>> ns = SimpleNamespace(**d)
>>> ns.x
[1, 2]
>>> ns
namespace(x=[1, 2], y=['a', 'b'])

Mi piace il Munch e offre molte opzioni utili oltre all'accesso ai punti.

import munch

temp_1 = {'person': {'fname': 'senthil', 'lname': 'ramalingam'}}

dict_munch = munch.munchify (temp_1)

dict_munch.person.fname

Di recente mi sono imbattuto nel ' Box libreria " che fa la stessa cosa.

Comando di installazione: pip install python-box

Esempio:

from box import Box

mydict = {"key1":{"v1":0.375,
                    "v2":0.625},
          "key2":0.125,
          }
mydict = Box(mydict)

print(mydict.key1.v1)

Ho scoperto che è più efficace di altre librerie esistenti come dotmap, che generano errori di ricorsione in Python quando si hanno dadi nidificati di grandi dimensioni.

collegamento alla biblioteca e dettagli: https://pypi.org/project/python-box/

Utilizzare __getattr__, molto semplice, funziona in Python 3.4.3

class myDict(dict):
    def __getattr__(self,val):
        return self[val]


blockBody=myDict()
blockBody['item1']=10000
blockBody['item2']="StackOverflow"
print(blockBody.item1)
print(blockBody.item2)

Produzione:

10000
StackOverflow

Il linguaggio stesso non lo supporta, ma a volte questo è ancora un requisito utile. Oltre alla ricetta del mazzo, puoi anche scrivere un piccolo metodo che può accedere a un dizionario usando una stringa punteggiata:

def get_var(input_dict, accessor_string):
    """Gets data from a dictionary using a dotted accessor-string"""
    current_data = input_dict
    for chunk in accessor_string.split('.'):
        current_data = current_data.get(chunk, {})
    return current_data

che sosterrebbe qualcosa del genere:

>> test_dict = {'thing': {'spam': 12, 'foo': {'cheeze': 'bar'}}}
>> output = get_var(test_dict, 'thing.spam.foo.cheeze')
>> print output
'bar'
>>

Per basarsi sulla risposta di epool, questa versione consente di accedere a qualsiasi dict all'interno tramite l'operatore punto:

foo = {
    "bar" : {
        "baz" : [ {"boo" : "hoo"} , {"baba" : "loo"} ]
    }
}

Ad esempio, foo.bar.baz[1].babarestituisce "loo".

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():
                    if isinstance(v, dict):
                        v = Map(v)
                    if isinstance(v, list):
                        self.__convert(v)
                    self[k] = v

        if kwargs:
            for k, v in kwargs.iteritems():
                if isinstance(v, dict):
                    v = Map(v)
                elif isinstance(v, list):
                    self.__convert(v)
                self[k] = v

    def __convert(self, v):
        for elem in xrange(0, len(v)):
            if isinstance(v[elem], dict):
                v[elem] = Map(v[elem])
            elif isinstance(v[elem], list):
                self.__convert(v[elem])

    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]

def dict_to_object(dick):
    # http://stackoverflow.com/a/1305663/968442

    class Struct:
        def __init__(self, **entries):
            self.__dict__.update(entries)

    return Struct(**dick)

Se uno decide di convertirlo definitivamente dictin oggetto, ciò dovrebbe fare. È possibile creare un oggetto usa e getta appena prima dell'accesso.

d = dict_to_object(d)

Ho finito per provare ENTRAMBI l' attrice e il mazzolibrerie e li ho trovati come un modo per rallentare per i miei usi. Dopo che un amico e io lo abbiamo esaminato, abbiamo scoperto che il metodo principale per scrivere queste librerie risulta che la libreria ricorre in modo aggressivo attraverso un oggetto nidificato e fa copie dell'oggetto dizionario in tutto. Con questo in mente, abbiamo apportato due modifiche chiave. 1) Abbiamo creato gli attributi a caricamento lento 2) invece di creare copie di un oggetto dizionario, creiamo copie di un oggetto proxy leggero. Questa è l'implementazione finale. L'aumento delle prestazioni dell'utilizzo di questo codice è incredibile. Quando si utilizza AttrDict o Bunch, queste due librerie da sole hanno consumato rispettivamente 1/2 e 1/3 del tempo della mia richiesta (cosa !?). Questo codice ha ridotto quel tempo a quasi nulla (da qualche parte nell'intervallo di 0,5 ms). Questo ovviamente dipende dalle tue esigenze, ma se stai usando questa funzionalità un po 'nel tuo codice,

class DictProxy(object):
    def __init__(self, obj):
        self.obj = obj

    def __getitem__(self, key):
        return wrap(self.obj[key])

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return wrap(getattr(self.obj, key))
        except AttributeError:
            try:
                return self[key]
            except KeyError:
                raise AttributeError(key)

    # you probably also want to proxy important list properties along like
    # items(), iteritems() and __len__

class ListProxy(object):
    def __init__(self, obj):
        self.obj = obj

    def __getitem__(self, key):
        return wrap(self.obj[key])

    # you probably also want to proxy important list properties along like
    # __iter__ and __len__

def wrap(value):
    if isinstance(value, dict):
        return DictProxy(value)
    if isinstance(value, (tuple, list)):
        return ListProxy(value)
    return value

Vedi l'implementazione originale qui da https://stackoverflow.com/users/704327/michael-merickel .

L'altra cosa da notare è che questa implementazione è piuttosto semplice e non implementa tutti i metodi di cui potresti aver bisogno. Dovrai scriverli come richiesto sugli oggetti DictProxy o ListProxy.

Vorrei buttare la mia soluzione sul ring:

https://github.com/skorokithakis/jsane

Ti consente di analizzare JSON in qualcosa a cui puoi accedere with.attribute.lookups.like.this.r(), soprattutto perché non avevo visto questa risposta prima di iniziare a lavorarci.

Non una risposta diretta alla domanda del PO, ma ispirata e forse utile per alcuni .. Ho creato una soluzione basata su oggetti usando il __dict__codice interno (in nessun modo ottimizzato)

payload = {
    "name": "John",
    "location": {
        "lat": 53.12312312,
        "long": 43.21345112
    },
    "numbers": [
        {
            "role": "home",
            "number": "070-12345678"
        },
        {
            "role": "office",
            "number": "070-12345679"
        }
    ]
}


class Map(object):
    """
    Dot style access to object members, access raw values
    with an underscore e.g.

    class Foo(Map):
        def foo(self):
            return self.get('foo') + 'bar'

    obj = Foo(**{'foo': 'foo'})

    obj.foo => 'foobar'
    obj._foo => 'foo'

    """

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        for arg in args:
            if isinstance(arg, dict):
                for k, v in arg.iteritems():
                    self.__dict__[k] = v
                    self.__dict__['_' + k] = v

        if kwargs:
            for k, v in kwargs.iteritems():
                self.__dict__[k] = v
                self.__dict__['_' + k] = v

    def __getattribute__(self, attr):
        if hasattr(self, 'get_' + attr):
            return object.__getattribute__(self, 'get_' + attr)()
        else:
            return object.__getattribute__(self, attr)

    def get(self, key):
        try:
            return self.__dict__.get('get_' + key)()
        except (AttributeError, TypeError):
            return self.__dict__.get(key)

    def __repr__(self):
        return u"<{name} object>".format(
            name=self.__class__.__name__
        )


class Number(Map):
    def get_role(self):
        return self.get('role')

    def get_number(self):
        return self.get('number')


class Location(Map):
    def get_latitude(self):
        return self.get('lat') + 1

    def get_longitude(self):
        return self.get('long') + 1


class Item(Map):
    def get_name(self):
        return self.get('name') + " Doe"

    def get_location(self):
        return Location(**self.get('location'))

    def get_numbers(self):
        return [Number(**n) for n in self.get('numbers')]


# Tests

obj = Item({'foo': 'bar'}, **payload)

assert type(obj) == Item
assert obj._name == "John"
assert obj.name == "John Doe"
assert type(obj.location) == Location
assert obj.location._lat == 53.12312312
assert obj.location._long == 43.21345112
assert obj.location.latitude == 54.12312312
assert obj.location.longitude == 44.21345112

for n in obj.numbers:
    assert type(n) == Number
    if n.role == 'home':
        assert n.number == "070-12345678"
    if n.role == 'office':
        assert n.number == "070-12345679"

Un modo semplice per ottenere l'accesso ai punti (ma non l'accesso all'array) è usare un oggetto semplice in Python. Come questo:

class YourObject:
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        for k, v in kwargs.items():
            setattr(self, k, v)

... e usalo così:

>>> obj = YourObject(key="value")
>>> print(obj.key)
"value"

... per convertirlo in un dict:

>>> print(obj.__dict__)
{"key": "value"}

Questa soluzione è un perfezionamento di quella offerta da epool per rispondere al requisito dell'OP di accedere a dadi annidati in modo coerente. La soluzione di epool non ha consentito l'accesso a dadi nidificati.

class YAMLobj(dict):
    def __init__(self, args):
        super(YAMLobj, self).__init__(args)
        if isinstance(args, dict):
            for k, v in args.iteritems():
                if not isinstance(v, dict):
                    self[k] = v
                else:
                    self.__setattr__(k, YAMLobj(v))


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

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

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

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

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

Con questa classe, si può ora fare qualcosa di simile: A.B.C.D.

Questo funziona anche con i dadi nidificati e si assicura che i dadi aggiunti in seguito si comportino allo stesso modo:

class DotDict(dict):

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        # Recursively turn nested dicts into DotDicts
        for key, value in self.items():
            if type(value) is dict:
                self[key] = DotDict(value)

    def __setitem__(self, key, item):
        if type(item) is dict:
            item = DotDict(item)
        super().__setitem__(key, item)

    __setattr__ = __setitem__
    __getattr__ = dict.__getitem__

La risposta di @ derek73 è molto chiara , ma non può essere decapata né copiata (in profondità) e restituisce Nonele chiavi mancanti. Il codice seguente risolve questo problema.

Modifica: non ho visto la risposta sopra che riguarda esattamente lo stesso punto (votato). Lascio qui la risposta come riferimento.

class dotdict(dict):
    __setattr__ = dict.__setitem__
    __delattr__ = dict.__delitem__

    def __getattr__(self, name):
        try:
            return self[name]
        except KeyError:
            raise AttributeError(name)

Una soluzione delicata

class DotDict(dict):

    __setattr__ = dict.__setitem__
    __delattr__ = dict.__delitem__

    def __getattr__(self, key):

        def typer(candidate):
            if isinstance(candidate, dict):
                return DotDict(candidate)

            if isinstance(candidate, str):  # iterable but no need to iter
                return candidate

            try:  # other iterable are processed as list
                return [typer(item) for item in candidate]
            except TypeError:
                return candidate

            return candidate

        return typer(dict.get(self, key))