Comment rendre les membres du dictionnaire Python accessibles via un point "."?
Par exemple, au lieu d'écrire mydict['val']
, j'aimerais écrire mydict.val
.
Aussi, j'aimerais accéder aux dict imbriqués de cette façon. Par exemple
mydict.mydict2.val
ferait référence à
mydict = { 'mydict2': { 'val': ... } }
Vous pouvez le faire en utilisant ce cours que je viens de faire. Avec cette classe, vous pouvez utiliser l'objet Map
comme un autre dictionnaire (y compris la sérialisation json) ou avec la notation par points. J'espère vous aider:
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]
Exemples d'utilisation:
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']
J'ai toujours gardé ça dans un fichier util. Vous pouvez aussi l'utiliser comme mixin dans vos propres cours.
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'
Installer dotmap
via pip
pip install dotmap
Il fait tout ce que vous voulez et les sous-classes dict
, ainsi il fonctionne comme un dictionnaire normal:
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'
En plus de cela, vous pouvez le convertir en objets dict
:
d = m.toDict()
m = DotMap(d) # automatic conversion in constructor
Cela signifie que si un élément auquel vous souhaitez accéder est déjà sous la forme dict
, vous pouvez le transformer en un DotMap
pour un accès facile:
import json
jsonDict = json.loads(text)
data = DotMap(jsonDict)
print data.location.city
Enfin, il crée automatiquement de nouvelles instances enfant DotMap
afin que vous puissiez effectuer les opérations suivantes:
m = DotMap()
m.people.steve.age = 31
Divulgation complète: je suis le créateur du DotMap . Je l'ai créé parce que Bunch
manquait de ces fonctionnalités
DotMap
, ce qui permet de gagner du temps et d'obtenir un code plus propre lorsque vous avez beaucoup de hiérarchiedict
et conversion récursive de toutes les instances enfant dict
en DotMap
Dérivez de dict et implémentez __getattr__
et __setattr__
.
Ou vous pouvez utiliser Bunch qui est très similaire.
Je ne pense pas qu'il soit possible de monkeypatch avec la classe dict intégrée.
J'ai essayé ceci:
class dotdict(dict):
def __getattr__(self, name):
return self[name]
vous pouvez aussi essayer __getattribute__
.
faire en sorte que chaque dicture soit un type de dotdict soit suffisant, si vous voulez l'initialiser à partir d'un dictée multicouche, essayez aussi d'implémenter __init__
.
(Fabric) a une très jolie et minimale implémentation . En étendant cela pour permettre un accès imbriqué, nous pouvons utiliser un defaultdict
, et le résultat ressemble à ceci:
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
Utilisez-le comme suit:
keys = AttributeDict()
keys.abc.xyz.x = 123
keys.abc.xyz.a.b.c = 234
Cela explique un peu la réponse de Kugel: "Dérive de dict et implémente __getattr__
et __setattr__
". Maintenant tu sais comment!
Si vous voulez utiliser votre dictionnaire modifié, vous devez ajouter quelques méthodes d'état aux réponses ci-dessus:
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
Ne pas L'accès aux attributs et l'indexation sont des choses distinctes en Python et vous ne devriez pas vouloir qu'ils fassent de même. Créez une classe (éventuellement faite par namedtuple
) si vous avez quelque chose qui devrait avoir des attributs accessibles et utilisez la notation []
pour obtenir un élément d'un dict.
S'appuyant sur la réponse de Kugel et prenant en compte les paroles de prudence de Mike Graham, que se passe-t-il si nous fabriquons une enveloppe?
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
La langue elle-même ne supporte pas cela, mais parfois, cela reste une exigence utile. Outre la recette Bunch, vous pouvez également écrire une petite méthode permettant d’accéder à un dictionnaire en utilisant une chaîne en pointillé:
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
qui soutiendrait quelque chose comme ceci:
>> test_dict = {'thing': {'spam': 12, 'foo': {'cheeze': 'bar'}}}
>> output = get_var(test_dict, 'thing.spam.foo.cheeze')
>> print output
'bar'
>>
J'aime le Munch et cela donne beaucoup d'options pratiques en plus de l'accès par points.
munch d'importation
temp_1 = {'personne': {'fname': 'senthil', 'lname': 'ramalingam'}}
dict_munch = munch.munchify (temp_1)
dict_munch.person.fname
Pour compléter la réponse d'epool, cette version vous permet d'accéder à n'importe quel dict dedans via l'opérateur dot:
foo = {
"bar" : {
"baz" : [ {"boo" : "hoo"} , {"baba" : "loo"} ]
}
}
Par exemple, foo.bar.baz[1].baba
renvoie "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)
Si on décide de convertir définitivement cette dict
en objecte, cela devrait suffire. Vous pouvez créer un objet jetable juste avant d'y accéder.
d = dict_to_object(d)
Utilisez __getattr__
, très simple, fonctionne avec 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)
Sortie:
10000
StackOverflow
J'ai fini par essayer les bibliothèques AttrDict et Bunch et je les ai trouvées très ralenties pour mes utilisations. Après un ami et moi avons examiné, nous avons trouvé que la méthode principale pour écrire ces bibliothèques entraîne la récursivité agressive de la bibliothèque à travers un objet imbriqué et la copie de l’objet dictionnaire. Dans cet esprit, nous avons apporté deux modifications essentielles. 1) Nous avons créé des attributs chargés paresseux 2) Au lieu de créer des copies d'un objet dictionnaire, nous créons des copies d'un objet proxy léger. Ceci est la mise en œuvre finale. L'augmentation des performances de l'utilisation de ce code est incroyable. Lors de l'utilisation de AttrDict ou Bunch, ces deux bibliothèques consommaient à elles seules respectivement 1/2 et 1/3 de mon temps de requête (quoi !?). Ce code a réduit ce temps à presque rien (quelque part dans la plage de 0,5 ms). Cela dépend bien sûr de vos besoins, mais si vous utilisez cette fonctionnalité dans votre code, optez pour une solution aussi simple que celle-ci.
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
Voir la mise en œuvre originale ici de https://stackoverflow.com/users/704327/michael-merickel .
L'autre chose à noter est que cette implémentation est assez simple et n'implémente pas toutes les méthodes dont vous pourriez avoir besoin. Vous devrez les écrire au besoin sur les objets DictProxy ou ListProxy.
Un moyen simple d'obtenir un accès par points (mais pas par tableau) consiste à utiliser un objet brut en Python. Comme ça:
class YourObject:
def __init__(self, *args, **kwargs):
for k, v in kwargs.items():
setattr(self, k, v)
... et utilisez-le comme ceci:
>>> obj = YourObject(key="value")
>>> print(obj.key)
"value"
... pour le convertir en dictée:
>>> print(obj.__dict__)
{"key": "value"}
J'aimerais lancer ma propre solution sur le ring:
https://github.com/skorokithakis/jsane
Cela vous permet d'analyser JSON dans quelque chose auquel vous pouvez accéder with.attribute.lookups.like.this.r()
, principalement parce que je n'avais pas vu cette réponse avant de commencer à travailler dessus.
Cela fonctionne également avec les dessins imbriqués et permet de s'assurer que les dessins ajoutés plus tard se comportent de la même manière:
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__
Cette solution est un raffinement de celle proposée par epool pour répondre à la nécessité pour le PO d’accéder de manière cohérente aux systèmes imbriqués. La solution d'epool n'autorisait pas l'accès aux plans imbriqués.
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]
Avec cette classe, on peut maintenant faire quelque chose comme: A.B.C.D
.
Une solution délicate
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))
Pas une réponse directe à la question du PO, mais inspirée par et peut-être utile pour certains .. J'ai créé une solution basée sur les objets en utilisant le __dict__
interne (En aucun cas un code optimisé)
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"