Class 从字典创建类实例属性？

我正在从CSV导入数据，并以大致相同的格式获取数据

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

字段的名称是动态的。（好吧，它们是动态的，因为可能不止有Field1和Field2，但我知道

Field1

和

Field2

总是会存在

我希望能够将这本词典传入我的类

allMyFields

，这样我就可以作为属性访问上述数据

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？至于原因——我希望能够利用代码暗示，而将数据导入一个名为

data

的字典（我一直在做的事情）并不能让我承担任何费用

（因为变量名直到运行时才解析，所以我还是要向Komodo扔骨头——我认为

self.Field1=None

就足够了。）

那么-我该如何做我想做的事情？或者我是在设计一个糟糕的非python树吗？

您可以使用（但要小心：不是每个字符串都是有效的属性名！）：

编辑：让我解释一下上述代码与的区别。上面的代码片段创建了一个类，其实例属性基于给定的字典。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，这两种解决方案中的任何一种都可能更合适。您希望创建一个或多个类实例吗？如果答案是一个，您最好完全跳过对象创建，只构造类型（因此使用SilentGhost的答案）

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：如果需要实例变量，以下操作也可以：

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

---

您还可以使用

dict.update

而不是手动循环

项

（如果您正在循环，

iteritems

更好）

---

使用setattr实现漂亮的方式。quick-n-dirty方式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
>>>

使用命名元组（Python 2.6）：

---

您可以创建一个子类

dict

，该子类允许键的属性查找：

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

如果您试图查找

dict

已经具有的属性（例如

keys

或

get

），您将获得该

dict

类属性（一种方法）。如果您请求的密钥在

dict

类中不存在，则将调用

\uuu getattr\uuuu

方法并执行密钥查找。

或者您可以尝试此操作

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__)

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)

增强的

重复dict工作

类属性指令（dict）：
"""https://stackoverflow.com/a/1639632/6494418"""
def _ugetattr _;（self，name）：
如果不存在，则返回self[name]（self[name]，dict）\
else属性指令（self[名称]）
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
d={“你好”：1，“世界”：2，“猫”：{“狗”：5}
d=属性指令（d）
打印（d.cat）
打印（d.猫狗）
打印（d.cat.items（））
"""
{'dog'：5}
5.
口述项目（[（'dog'，5）]）
"""
< /代码> 如果你想添加一个新的库，PyDyTic是一个非常有效的解决方案。它使用Python注释来构造对象和验证类型，考虑下面的代码：

from pydantic import BaseModel

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


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

p = Person(**data)

pydantic:
+1，但我认为你应该解释一下这段代码的作用，或者提供文档的链接。我猜他的名字是“SilentGhost”方法很简洁，但它们是类变量这一事实没有实例变量那么引人注目。如果需要，您可以实例化
q
。Komodo编辑提示不需要类属性。它可以读取
\uuuu init\uuuu
方法体来查找
self.
变量。更根本的是，您为什么不使用简单的de>csv.DictReader

用于此操作并从每行创建字典？SLott-I使用re.sub（）手动修改标题并添加一个“假”标题。这不是一个很好的理由，但在DictReader之后重命名密钥要昂贵得多。带有额外编辑的代码解释了两个好答案之间的差异，非常有用，谢谢！我惊喜地发现此解决方案与form_dict=flask.form.to_dict（）一起使用从一个长web表单创建一个db.Model实例。太棒了！注意-表单中输入的整数和浮点数以字符串的形式返回，但在类使用之前很容易修复。如果键中有空格，是否有简单的修复方法？例如：

instance。由于空格的原因，其他一些东西

无法工作。我想知道是否有一个优雅的解决方法。@Jarad使用

map（lambda-kv:[kv[0]）替换（''''.''.'），kv[1]），dictionary.items（））

，而不仅仅是

dictionary

。这将用下划线替换所有键名中的所有空格。

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

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__)

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)

from pydantic import BaseModel

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


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

p = Person(**data)