Konwertować zagnieżdżony Python dict na obiekt?

class obj(object):
    def __init__(self, d):
        for a, b in d.items():
            if isinstance(b, (list, tuple)):
               setattr(self, a, [obj(x) if isinstance(x, dict) else x for x in b])
            else:
               setattr(self, a, obj(b) if isinstance(b, dict) else b)

>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
>>> x = obj(d)
>>> x.b.c
2
>>> x.d[1].foo
'bar'

O dziwo nikt nie wspomniał } o Bunchu . Ta Biblioteka jest przeznaczona wyłącznie do zapewnienia dostępu w stylu atrybutów do obiektów dict i robi dokładnie to, czego chce OP. "Demonstracja": {]}

>>> from bunch import bunchify
>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
>>> x = bunchify(d)
>>> x.a
1
>>> x.b.c
2
>>> x.d[1].foo
'bar'

Biblioteka Pythona 3 jest dostępna pod adresem https://github.com/Infinidat/munch - kredyt idzie do codyzu

x = type('new_dict', (object,), d)

Następnie dodaj rekurencję do tego i gotowe.

Edit tak bym to zaimplementował:

>>> d
{'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ['hi', {'foo': 'bar'}]}
>>> def obj_dic(d):
    top = type('new', (object,), d)
    seqs = tuple, list, set, frozenset
    for i, j in d.items():
        if isinstance(j, dict):
            setattr(top, i, obj_dic(j))
        elif isinstance(j, seqs):
            setattr(top, i, 
                type(j)(obj_dic(sj) if isinstance(sj, dict) else sj for sj in j))
        else:
            setattr(top, i, j)
    return top

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

Jest collection helper called namedtuple, to może zrobić to dla Ciebie:

from collections import namedtuple

d_named = namedtuple('Struct', d.keys())(*d.values())

In [7]: d_named
Out[7]: Struct(a=1, b={'c': 2}, d=['hi', {'foo': 'bar'}])

In [8]: d_named.a
Out[8]: 1

Biorąc to, co czuję, to najlepsze aspekty poprzednich przykładów, oto co wymyśliłem:

class Struct:
  '''The recursive class for building and representing objects with.'''
  def __init__(self, obj):
    for k, v in obj.iteritems():
      if isinstance(v, dict):
        setattr(self, k, Struct(v))
      else:
        setattr(self, k, v)
  def __getitem__(self, val):
    return self.__dict__[val]
  def __repr__(self):
    return '{%s}' % str(', '.join('%s : %s' % (k, repr(v)) for
      (k, v) in self.__dict__.iteritems()))

class Struct(object):
    """Comment removed"""
    def __init__(self, data):
        for name, value in data.iteritems():
            setattr(self, name, self._wrap(value))

    def _wrap(self, value):
        if isinstance(value, (tuple, list, set, frozenset)): 
            return type(value)([self._wrap(v) for v in value])
        else:
            return Struct(value) if isinstance(value, dict) else value

Może być używany z dowolną strukturą sekwencji / dict/wartości o dowolnej głębokości.

Jeśli twój dict pochodzi z json.loads(), możesz przekształcić go w obiekt (a nie dict) w jednej linii:

import json
from collections import namedtuple

json.loads(data, object_hook=lambda d: namedtuple('X', d.keys())(*d.values()))

Zobacz także Jak przekonwertować dane JSON do obiektu Pythona.

Jeśli chcesz uzyskać dostęp do kluczy dict jako obiekt( lub jako dict dla trudnych kluczy), zrób to rekurencyjnie, a także możesz zaktualizować oryginalny dict, możesz to zrobić:

class Dictate(object):
    """Object view of a dict, updating the passed in dict when values are set
    or deleted. "Dictate" the contents of a dict...: """

    def __init__(self, d):
        # since __setattr__ is overridden, self.__dict = d doesn't work
        object.__setattr__(self, '_Dictate__dict', d)

    # Dictionary-like access / updates
    def __getitem__(self, name):
        value = self.__dict[name]
        if isinstance(value, dict):  # recursively view sub-dicts as objects
            value = Dictate(value)
        return value

    def __setitem__(self, name, value):
        self.__dict[name] = value
    def __delitem__(self, name):
        del self.__dict[name]

    # Object-like access / updates
    def __getattr__(self, name):
        return self[name]

    def __setattr__(self, name, value):
        self[name] = value
    def __delattr__(self, name):
        del self[name]

    def __repr__(self):
        return "%s(%r)" % (type(self).__name__, self.__dict)
    def __str__(self):
        return str(self.__dict)

Przykładowe użycie:

d = {'a': 'b', 1: 2}
dd = Dictate(d)
assert dd.a == 'b'  # Access like an object
assert dd[1] == 2  # Access like a dict
# Updates affect d
dd.c = 'd'
assert d['c'] == 'd'
del dd.a
del dd[1]
# Inner dicts are mapped
dd.e = {}
dd.e.f = 'g'
assert dd['e'].f == 'g'
assert d == {'c': 'd', 'e': {'f': 'g'}}

>>> def dict2obj(d):
        if isinstance(d, list):
            d = [dict2obj(x) for x in d]
        if not isinstance(d, dict):
            return d
        class C(object):
            pass
        o = C()
        for k in d:
            o.__dict__[k] = dict2obj(d[k])
        return o


>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
>>> x = dict2obj(d)
>>> x.a
1
>>> x.b.c
2
>>> x.d[1].foo
'bar'

Skończyło się na wypróbowaniu zarówno AttrDictjak i Bunch i okazało się, że są zbyt wolne dla moich zastosowań. Po tym, jak przyjrzeliśmy się temu z przyjacielem, odkryliśmy, że główna metoda pisania tych bibliotek powoduje, że biblioteka agresywnie rekurencyjnie przenika przez zagnieżdżony obiekt i robi kopie obiektu słownika. Mając to na uwadze, wprowadziliśmy dwie kluczowe zmiany. 1) wykonaliśmy atrybuty lazy-loaded 2) zamiast tworzyć kopie obiektu słownika, tworzymy kopie lekkiego obiektu proxy. Jest to ostateczne wdrożenie. Wzrost wydajności korzystania z tego kodu jest niesamowity. Podczas korzystania z AttrDict lub Bunch, te dwie biblioteki same pochłonęły odpowiednio 1/2 i 1/3 czasu mojego żądania (co!?). Kod ten skrócił ten czas do prawie nic(gdzieś w zakresie 0,5 ms). To oczywiście zależy od twoich potrzeb, ale jeśli korzystasz z tej funkcji dość dużo w kodzie, zdecydowanie wybierz coś prostego, takiego jak to.

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

Zobacz oryginalną implementację tutaj by https://stackoverflow.com/users/704327/michael-merickel .

Inną rzeczą, którą należy zauważyć, jest to, że ta implementacja jest dość prosta i nie implementuje wszystkich metod, których możesz potrzebować. Musisz zapisać je zgodnie z wymaganiami w obiektach DictProxy lub ListProxy.

x.__dict__.update(d) powinno być dobrze.

To powinno zacząć:

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

To nie działa na listach, jeszcze. Będziesz musiał zawinąć listy w UserList i przeciążyć __getitem__, aby zawinąć dicty.

Stare pytania, ale mam coś więcej do pogadania. Wygląda na to, że nikt nie mówi o rekurencyjnym dict. To jest mój kod:

#!/usr/bin/env python

class Object( dict ):
    def __init__( self, data = None ):
        super( Object, self ).__init__()
        if data:
            self.__update( data, {} )

    def __update( self, data, did ):
        dataid = id(data)
        did[ dataid ] = self

        for k in data:
            dkid = id(data[k])
            if did.has_key(dkid):
                self[k] = did[dkid]
            elif isinstance( data[k], Object ):
                self[k] = data[k]
            elif isinstance( data[k], dict ):
                obj = Object()
                obj.__update( data[k], did )
                self[k] = obj
                obj = None
            else:
                self[k] = data[k]

    def __getattr__( self, key ):
        return self.get( key, None )

    def __setattr__( self, key, value ):
        if isinstance(value,dict):
            self[key] = Object( value )
        else:
            self[key] = value

    def update( self, *args ):
        for obj in args:
            for k in obj:
                if isinstance(obj[k],dict):
                    self[k] = Object( obj[k] )
                else:
                    self[k] = obj[k]
        return self

    def merge( self, *args ):
        for obj in args:
            for k in obj:
                if self.has_key(k):
                    if isinstance(self[k],list) and isinstance(obj[k],list):
                        self[k] += obj[k]
                    elif isinstance(self[k],list):
                        self[k].append( obj[k] )
                    elif isinstance(obj[k],list):
                        self[k] = [self[k]] + obj[k]
                    elif isinstance(self[k],Object) and isinstance(obj[k],Object):
                        self[k].merge( obj[k] )
                    elif isinstance(self[k],Object) and isinstance(obj[k],dict):
                        self[k].merge( obj[k] )
                    else:
                        self[k] = [ self[k], obj[k] ]
                else:
                    if isinstance(obj[k],dict):
                        self[k] = Object( obj[k] )
                    else:
                        self[k] = obj[k]
        return self

def test01():
    class UObject( Object ):
        pass
    obj = Object({1:2})
    d = {}
    d.update({
        "a": 1,
        "b": {
            "c": 2,
            "d": [ 3, 4, 5 ],
            "e": [ [6,7], (8,9) ],
            "self": d,
        },
        1: 10,
        "1": 11,
        "obj": obj,
    })
    x = UObject(d)


    assert x.a == x["a"] == 1
    assert x.b.c == x["b"]["c"] == 2
    assert x.b.d[0] == 3
    assert x.b.d[1] == 4
    assert x.b.e[0][0] == 6
    assert x.b.e[1][0] == 8
    assert x[1] == 10
    assert x["1"] == 11
    assert x[1] != x["1"]
    assert id(x) == id(x.b.self.b.self) == id(x.b.self)
    assert x.b.self.a == x.b.self.b.self.a == 1

    x.x = 12
    assert x.x == x["x"] == 12
    x.y = {"a":13,"b":[14,15]}
    assert x.y.a == 13
    assert x.y.b[0] == 14

def test02():
    x = Object({
        "a": {
            "b": 1,
            "c": [ 2, 3 ]
        },
        1: 6,
        2: [ 8, 9 ],
        3: 11,
    })
    y = Object({
        "a": {
            "b": 4,
            "c": [ 5 ]
        },
        1: 7,
        2: 10,
        3: [ 12 , 13 ],
    })
    z = {
        3: 14,
        2: 15,
        "a": {
            "b": 16,
            "c": 17,
        }
    }
    x.merge( y, z )
    assert 2 in x.a.c
    assert 3 in x.a.c
    assert 5 in x.a.c
    assert 1 in x.a.b
    assert 4 in x.a.b
    assert 8 in x[2]
    assert 9 in x[2]
    assert 10 in x[2]
    assert 11 in x[3]
    assert 12 in x[3]
    assert 13 in x[3]
    assert 14 in x[3]
    assert 15 in x[2]
    assert 16 in x.a.b
    assert 17 in x.a.c

if __name__ == '__main__':
    test01()
    test02()

Możesz wykorzystać json Moduł biblioteki standardowej z Hookiem obiektu niestandardowego :

import json

class obj(object):
    def __init__(self, dict_):
        self.__dict__.update(dict_)

def dict2obj(d):
    return json.loads(json.dumps(d), object_hook=obj)

Przykładowe użycie:

>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ['hi', {'foo': 'bar'}]}
>>> o = dict2obj(d)
>>> o.a
1
>>> o.b.c
2
>>> o.d[0]
u'hi'
>>> o.d[1].foo
u'bar'

I jest to nie tylko do odczytu Jak to jest z namedtuple, tzn. można zmieniać wartości - nie strukturę:

>>> o.b.c = 3
>>> o.b.c
3

Natknąłem się na sprawę, której potrzebowałem, aby rekurencyjnie skonwertować listę dictów na listę obiektów, więc na podstawie fragmentu Roberto tutaj, co mi się udało:

def dict2obj(d):
    if isinstance(d, dict):
        n = {}
        for item in d:
            if isinstance(d[item], dict):
                n[item] = dict2obj(d[item])
            elif isinstance(d[item], (list, tuple)):
                n[item] = [dict2obj(elem) for elem in d[item]]
            else:
                n[item] = d[item]
        return type('obj_from_dict', (object,), n)
    elif isinstance(d, (list, tuple,)):
        l = []
        for item in d:
            l.append(dict2obj(item))
        return l
    else:
        return d

Zauważ, że każda krotka zostanie przekonwertowana na jej odpowiednik listy, z oczywistych powodów.

Chciałem wgrać moją wersję tego małego paradygmatu.

class Struct(dict):
  def __init__(self,data):
    for key, value in data.items():
      if isinstance(value, dict):
        setattr(self, key, Struct(value))
      else:   
        setattr(self, key, type(value).__init__(value))

      dict.__init__(self,data)

Zachowuje atrybuty typu importowanego do klasy. Moim jedynym zmartwieniem byłoby nadpisanie metod z wewnątrz słownika twojego parsowania. Ale poza tym wydaje się solidne!

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

# We got
# my_data.a == 1

A może po prostu przypisać swoje dict do __dict__ pustego obiektu?

class Object:
    """If your dict is "flat", this is a simple way to create an object from a dict

    >>> obj = Object()
    >>> obj.__dict__ = d
    >>> d.a
    1
    """
    pass

Oczywiście to nie powiedzie się na zagnieżdżonym przykładzie dict, chyba że przechodzisz rekurencyjnie dict:

# For a nested dict, you need to recursively update __dict__
def dict2obj(d):
    """Convert a dict to an object

    >>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["hi", {'foo': "bar"}]}
    >>> obj = dict2obj(d)
    >>> obj.b.c
    2
    >>> obj.d
    ["hi", {'foo': "bar"}]
    """
    try:
        d = dict(d)
    except (TypeError, ValueError):
        return d
    obj = Object()
    for k, v in d.iteritems():
        obj.__dict__[k] = dict2obj(v)
    return obj

I twój przykładowy element listy prawdopodobnie miał być Mapping, listą par (klucz, wartość) takich jak:

>>> d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': [("hi", {'foo': "bar"})]}
>>> obj = dict2obj(d)
>>> obj.d.hi.foo
"bar"

Wiem, że jest tu już wiele odpowiedzi i jestem spóźniony na imprezę, ale ta metoda będzie rekurencyjnie i "na miejscu" konwertować słownik do struktury podobnej do obiektu... Działa w 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

Oto inny sposób na zaimplementowanie oryginalnej sugestii SilentGhost:

def dict2obj(d):
  if isinstance(d, dict):
    n = {}
    for item in d:
      if isinstance(d[item], dict):
        n[item] = dict2obj(d[item])
      elif isinstance(d[item], (list, tuple)):
        n[item] = [dict2obj(elem) for elem in d[item]]
      else:
        n[item] = d[item]
    return type('obj_from_dict', (object,), n)
  else:
    return d

Pozwól mi wyjaśnić rozwiązanie I prawie używane jakiś czas temu. Ale po pierwsze, powód, dla którego tego nie zrobiłem, ilustruje fakt, że następujący kod:

d = {'from': 1}
x = dict2obj(d)

print x.from

Podaje ten błąd:

  File "test.py", line 20
    print x.from == 1
                ^
SyntaxError: invalid syntax

Ponieważ "from" jest słowem kluczowym Pythona, istnieją pewne klucze słownikowe, na które nie możesz zezwolić.

Teraz moje rozwiązanie umożliwia dostęp do pozycji słownika, używając ich nazw bezpośrednio. Ale pozwala również na użycie "semantyki słownikowej". Oto kod z przykładem sposób użycia:

class dict2obj(dict):
    def __init__(self, dict_):
        super(dict2obj, self).__init__(dict_)
        for key in self:
            item = self[key]
            if isinstance(item, list):
                for idx, it in enumerate(item):
                    if isinstance(it, dict):
                        item[idx] = dict2obj(it)
            elif isinstance(item, dict):
                self[key] = dict2obj(item)

    def __getattr__(self, key):
        return self[key]

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

x = dict2obj(d)

assert x.a == x['a'] == 1
assert x.b.c == x['b']['c'] == 2
assert x.d[1].foo == x['d'][1]['foo'] == "bar"

Oto kolejna implementacja:

class DictObj(object):
    def __init__(self, d):
        self.__dict__ = d

def dict_to_obj(d):
    if isinstance(d, (list, tuple)): return map(dict_to_obj, d)
    elif not isinstance(d, dict): return d
    return DictObj(dict((k, dict_to_obj(v)) for (k,v) in d.iteritems()))

[edytuj] pominięto fragment dotyczący obsługi dictów w listach, a nie tylko innych dictów. Dodano poprawkę.

A może tak:

from functools import partial
d2o=partial(type, "d2o", ())

To może być użyte w następujący sposób:

>>> o=d2o({"a" : 5, "b" : 3})
>>> print o.a
5
>>> print o.b
3

Myślę, że dict składa się z liczby, ciąg i dict wystarcza większość czasu. Ignoruję więc sytuację, że krotki, listy i inne typy nie pojawiają się w końcowym wymiarze dict.

Biorąc pod uwagę dziedziczenie, w połączeniu z rekurencją, rozwiązuje problem drukowania wygodnie i zapewnia dwa sposoby odpytywania danych,jeden sposób edycji danych.

Zobacz poniższy przykład, słownik opisujący niektóre informacje o uczniach:

group=["class1","class2","class3","class4",]
rank=["rank1","rank2","rank3","rank4","rank5",]
data=["name","sex","height","weight","score"]

#build a dict based on the lists above
student_dic=dict([(g,dict([(r,dict([(d,'') for d in data])) for r in rank ]))for g in group])

#this is the solution
class dic2class(dict):
    def __init__(self, dic):
        for key,val in dic.items():
            self.__dict__[key]=self[key]=dic2class(val) if isinstance(val,dict) else val


student_class=dic2class(student_dic)

#one way to edit:
student_class.class1.rank1['sex']='male'
student_class.class1.rank1['name']='Nan Xiang'

#two ways to query:
print student_class.class1.rank1
print student_class.class1['rank1']
print '-'*50
for rank in student_class.class1:
    print getattr(student_class.class1,rank)

Wyniki:

{'score': '', 'sex': 'male', 'name': 'Nan Xiang', 'weight': '', 'height': ''}
{'score': '', 'sex': 'male', 'name': 'Nan Xiang', 'weight': '', 'height': ''}
--------------------------------------------------
{'score': '', 'sex': '', 'name': '', 'weight': '', 'height': ''}
{'score': '', 'sex': '', 'name': '', 'weight': '', 'height': ''}
{'score': '', 'sex': 'male', 'name': 'Nan Xiang', 'weight': '', 'height': ''}
{'score': '', 'sex': '', 'name': '', 'weight': '', 'height': ''}
{'score': '', 'sex': '', 'name': '', 'weight': '', 'height': ''}

To również działa dobrze

class DObj(object):
    pass

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

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

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

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

    def copy(self):
        return Struct(dict.copy(self))

Użycie:

points = Struct(x=1, y=2)
# Changing
points['x'] = 2
points.y = 1
# Accessing
points['x'], points.x, points.get('x') # 2 2 2
points['y'], points.y, points.get('y') # 1 1 1
# Accessing inexistent keys/attrs 
points['z'] # KeyError: z
points.z # AttributeError: z
# Copying
points_copy = points.copy()
points.x = 2
points_copy.x # 1

Budowanie z mojej odpowiedzi na "python: jak dynamicznie dodać właściwość do klasy?":

class data(object):
    def __init__(self,*args,**argd):
        self.__dict__.update(dict(*args,**argd))

def makedata(d):
    d2 = {}
    for n in d:
        d2[n] = trydata(d[n])
    return data(d2)

def trydata(o):
    if isinstance(o,dict):
        return makedata(o)
    elif isinstance(o,list):
        return [trydata(i) for i in o]
    else:
        return o

Wywołujesz makedata na słowniku, który chcesz przekonwertować, lub może trydata w zależności od tego, czego oczekujesz jako wejście, a to wypluwa obiekt danych.

Uwagi:

• możesz dodać elifs do trydata, jeśli potrzebujesz większej funkcjonalności.
• oczywiście to nie zadziała, jeśli chcesz x.a = {} lub podobne.
• Jeśli chcesz mieć wersję readonly, użyj danych klasy z oryginalna ODPOWIEDŹ .

Miałem pewne problemy z __getattr__ nie byciem wywołanym, więc zbudowałem nową wersję Klasy Stylu:

class Struct(object):
    '''The recursive class for building and representing objects with.'''
    class NoneStruct(object):
        def __getattribute__(*args):
            return Struct.NoneStruct()

        def __eq__(self, obj):
            return obj == None

    def __init__(self, obj):
        for k, v in obj.iteritems():
            if isinstance(v, dict):
                setattr(self, k, Struct(v))
            else:
                setattr(self, k, v)

    def __getattribute__(*args):
        try:
            return object.__getattribute__(*args)
        except:            
            return Struct.NoneStruct()

    def __repr__(self):
        return '{%s}' % str(', '.join('%s : %s' % (k, repr(v)) for 
(k, v) in self.__dict__.iteritems()))

Ta wersja ma również dodanie NoneStruct, które jest zwracane, gdy wywołany jest atrybut, który nie jest ustawiony. Pozwala to na żadne testowanie, aby sprawdzić, czy atrybut jest obecny. Bardzo przydatne, gdy dokładne wejście dict nie jest znane(ustawienia itp.).

bla = Struct({'a':{'b':1}})
print(bla.a.b)
>> 1
print(bla.a.c == None)
>> True

Mój słownik jest w tym formacie:

addr_bk = {
    'person': [
        {'name': 'Andrew', 'id': 123, 'email': '[email protected]',
         'phone': [{'type': 2, 'number': '633311122'},
                   {'type': 0, 'number': '97788665'}]
        },
        {'name': 'Tom', 'id': 456,
         'phone': [{'type': 0, 'number': '91122334'}]}, 
        {'name': 'Jack', 'id': 7788, 'email': '[email protected]'}
    ]
}

Jak widać, mam zagnieżdżone słowniki i listę dict . Dzieje się tak dlatego, że addr_bk został zdekodowany z bufora protokołu, który przekonwertował do Pythona dict za pomocą lwpb.kodek. Istnieją opcjonalne pola (np. email = > gdzie klucz może być niedostępny) i powtarzające się pola (np. telefon = > przekonwertowany na listę dict).

Poprawiłem go trochę do obsługi, gdy klucza nie można znaleźć:

# Work the best, with nested dictionaries & lists! :)
# Able to print out all items.
class dict2obj_new(dict):
    def __init__(self, dict_):
        super(dict2obj_new, self).__init__(dict_)
        for key in self:
            item = self[key]
            if isinstance(item, list):
                for idx, it in enumerate(item):
                    if isinstance(it, dict):
                        item[idx] = dict2obj_new(it)
            elif isinstance(item, dict):
                self[key] = dict2obj_new(item)

    def __getattr__(self, key):
        # Enhanced to handle key not found.
        if self.has_key(key):
            return self[key]
        else:
            return None

Następnie Przetestowałem go z:

# Testing...
ab = dict2obj_new(addr_bk)

for person in ab.person:
  print "Person ID:", person.id
  print "  Name:", person.name
  # Check if optional field is available before printing.
  if person.email:
    print "  E-mail address:", person.email

  # Check if optional field is available before printing.
  if person.phone:
    for phone_number in person.phone:
      if phone_number.type == codec.enums.PhoneType.MOBILE:
        print "  Mobile phone #:",
      elif phone_number.type == codec.enums.PhoneType.HOME:
        print "  Home phone #:",
      else:
        print "  Work phone #:",
      print phone_number.number