对于项目中的数据类型，通常读取后都是字典dict类型，这种形式对于后续参数访问不方便，因此希望将字典类型转换为对象类型，直接用点来访问相关的属性参数。

1、使用munch库

munch库优点：

1. 速度快；

2. 适用于递归字典；

3. 当访问中间元素时，仍然能够输出相关信息。

munch是第三方库，需要安装：

pip install munch

示例代码：

from munch import DefaultMunch

dic = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["AA", {'BB': "CC"}]}
obj = DefaultMunch.fromDict(dic)
print(obj)
print(obj.b)
print(obj.b.c)
print(obj.d)
print(obj.d[0])
print(obj.d[1].BB)
print(obj.d[1].bb)

运行结果：

2、使用bunch库

        专门用于提供对 dict 对象的属性样式访问，并且完全按照 OP 的要求进行操作。

使用bunch库前需要安装：

pip install bunch

注意：bunch库在python3中似乎不兼容，存在问题！

3、自我构建类对象

示例代码：

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


d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["AA", {'BB': "CC"}]}
x = DictObj(d)
print(x.a)
print(x.b)
print(x.b.c)
print(x.d)
# print(x.d[1].BB)  # 目前构造的类数据结构还不能兼容更复杂的类型
# print(x.d[1].bb)

运行结果：

示例代码2：  【构造适用于更加复杂的数据类型的类】

def dict_obj(d):
    top = type('new', (object,), d)
    seqs = tuple, list, set, frozenset
    for key, value in d.items():
        if isinstance(value, dict):
            setattr(top, key, dict_obj(value))
        elif isinstance(value, seqs):
            setattr(top, key, type(value)(dict_obj(x) if isinstance(x, dict) else x for x in value))
        else:
            setattr(top, key, value)
    return top


d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["AA", {'BB': "CC"}]}
x = dict_obj(d)
print(x)
print(x.a)
print(x.b)
print(x.b.c)
print(x.d)
print(x.d[1].BB)
# print(x.d[1].bb)  # 若访问不存在的属性则报错

运行结果：

示例代码3：   【可以与任何深度的任何序列/字典/值结构一起使用。】【适用于嵌套的数据结构】

class Struct(object):
    def __init__(self, data):
        for name, value in data.items():
            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


d = {'a': 1, 'b': {'c': 2}, 'd': ["AA", {'BB': "CC"}]}
x = Struct(d)
print(x)
print(x.a)
print(x.b)
print(x.b.c)
print(x.d)
print(x.d[1].BB)
# print(x.d[1].bb)  # 若访问不存在的属性则报错

运行结果：

4、对于json数据的处理

        可以在一行中将它变成一个对象（而不是字典）。

示例代码：

import json
from collections import namedtuple


dic = '{"a": 1, "b": {"c": 2}, "d": ["AA", {"BB": "CC"}]}'

data = json.loads(dic, object_hook=lambda dic: namedtuple("X", dic.keys())(*dic.values()))
print(data)
print(data.a)
print(data.b)
print(data.b.c)
print(data.d)
print(data.d[1])
print(data.d[1].BB)
# print(data.d[1].bb)  # 若访问不存在的属性则报错

运行结果：

示例代码2：

import json


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


dic = '{"a": 1, "b": {"c": 2}, "d": ["AA", {"BB": "CC"}]}'

data = json.loads(dic, object_hook=JsonObject)
print(data)
print(data.a)
print(data.b)
print(data.b.c)
print(data.d)
print(data.d[1])
print(data.d[1].BB)
# print(data.d[1].bb)  # 若访问不存在的属性则报错

运行结果：

import json

class JsonObject(object):
    def __init__(self, d):
        self.__dict__.update(d)


dic = {"a": 1, "b": {"c": 2}, "d": ["AA", {"BB": "CC"}]}

data = json.loads(json.dumps(dic), object_hook=JsonObject)
print(data)
print(data.a)
print(data.b)
print(data.b.c)
print(data.d)
print(data.d[1])
print(data.d[1].BB)
# print(data.d[1].bb)  # 若访问不存在的属性则报错

运行结果：