Python 类通过属性访问嵌套的DIC，并通过打印和__dict显示不同的值__

我正在从事一个项目，在这个项目中，我需要具有一些属性（例如日期、名称）的对象，然后是一组值（通常是具有不同聚合的pd.DataFrames，但这里我将使用整数作为示例）。使用data.df.yearly访问值会更容易，而不是执行多个嵌套dict并为data[“df”][“yearal”]等键键入许多额外字符。（有更好的结构吗？）

因此，我使用了一个将键设置为属性的类。但根据我访问数据的方式，我会得到不同的输出

代码如下：

class Map(dict):
    """
    https://stackoverflow.com/questions/2352181/how-to-use-a-dot-to-access-members-of-dictionary
    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.items():
                    self[k] = v

        if kwargs:
            for k, v in kwargs.items():
                self[k] = v

    def __getattr__(self, attr):
        super( Map, self ).__getattr__( 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 )
        if isinstance( value, dict ):
            self.__dict__.update( {key: Map(value) } )         
        else:
            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]   

现在，当我初始化一个实例并按以下方式为其分配一些数据时，我将有两个不同的输出，这取决于我是写入data.df.yearal还是data.df[“yearal”]

是否有人发现了错误（或者是否有更好的数据结构的建议？。

创建Map（）的实例

更改data.df的值

for time in data.df.keys():
    data.df[time] = 123

预期产出：

data
> {'start_date': '2020-01-01',
>  'finish_date': '2021-01-01',
>  'name': 'Type A',
>  'df': {'yearly': 123, 'monthly': 123, 'weekly': 123}}

data.__dict__
> {'start_date': '2020-01-01',
>  'finish_date': '2021-01-01',
>  'name': 'Type A',
>  'df': {'yearly': 123, 'monthly': 123, 'weekly': 123}}

输出（与打印（数据）相同）：

通过dict的输出与预期输出匹配：

data
> {'start_date': '2020-01-01',
>  'finish_date': '2021-01-01',
>  'name': 'Type A',
>  'df': {'yearly': 123, 'monthly': 123, 'weekly': 123}}

data.__dict__
> {'start_date': '2020-01-01',
>  'finish_date': '2021-01-01',
>  'name': 'Type A',
>  'df': {'yearly': 123, 'monthly': 123, 'weekly': 123}}

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您的

\uuuuu setitem\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu。所以这两个位置包含不同的对象，没有任何东西可以保持它们的同步

在将值存储在两个位置之前，应将其转换为映射

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

你的
\uuuu setitem\uuuuuu
方法与你提到的问题中的方法不同。是的，我在回答中添加了注释，这样
m.new\u key={'foo'：'bar'}
返回
bar
和
m.new\u key.foo
。这样，子目录也是类Map（）的实例。