Como usar um ponto "." acessar membros do dicionário?

Como faço para tornar os membros do dicionário Python acessíveis através de um ponto "."?

Por exemplo, em vez de escrever mydict['val'], eu gostaria de escrever mydict.val.

Também gostaria de acessar dict aninhados dessa maneira. Por exemplo

mydict.mydict2.val 

se referiria a

mydict = { 'mydict2': { 'val': ... } }

Você pode fazer isso usando essa classe que acabei de criar. Com essa classe, você pode usar o Mapobjeto como outro dicionário (incluindo serialização json) ou com a notação de ponto. Espero ajudá-lo:

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]

Exemplos de uso:

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']

Eu sempre mantive isso em um arquivo util. Você pode usá-lo como um mixin em suas próprias classes também.

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'

Instalar dotmapviapip

pip install dotmap

Ele faz tudo o que você quer que faça e subclasses dict, para que funcione como um dicionário 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'

Além disso, você pode convertê-lo para e de dictobjetos:

d = m.toDict()
m = DotMap(d) # automatic conversion in constructor

Isso significa que, se algo que você deseja acessar já está em dictforma, você pode transformá-lo em um DotMappara facilitar o acesso:

import json
jsonDict = json.loads(text)
data = DotMap(jsonDict)
print data.location.city

Por fim, ele cria automaticamente novas DotMapinstâncias filho para que você possa fazer coisas assim:

m = DotMap()
m.people.steve.age = 31

Comparação com Bunch

Divulgação completa: Sou o criador do DotMap . Eu o criei porque Bunchestavam faltando esses recursos

• lembrando que os itens do pedido foram adicionados e iterando nessa ordem
• DotMapcriação automática de filhos , que economiza tempo e cria um código mais limpo quando você tem muita hierarquia
• construindo a partir de uma dictconversão recursiva de todas as dictinstâncias filhas paraDotMap

Derivar do ditado ee implementar __getattr__e __setattr__.

Ou você pode usar o Bunch, que é muito semelhante.

Eu não acho que é possível monkeypatch classe dict interno.

O Fabric possui uma implementação realmente agradável e mínima . Estendendo isso para permitir acesso aninhado, podemos usar defaultdictae o resultado é algo como isto:

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

Faça uso da seguinte maneira:

keys = AttributeDict()
keys.abc.xyz.x = 123
keys.abc.xyz.a.b.c = 234

Isso explica um pouco a resposta de Kugel de "Derivar do ditado ee implementar __getattr__e __setattr__". Agora você sabe como!

Eu tentei isso:

class dotdict(dict):
    def __getattr__(self, name):
        return self[name]

você pode tentar __getattribute__também.

faça de cada dict um tipo de dotdict seria bom o suficiente; se você deseja iniciar isso a partir de um dict de várias camadas, tente implementar __init__também.

Não. O acesso a atributos e a indexação são coisas separadas no Python, e você não deve querer que elas executem o mesmo. Faça uma classe (possivelmente uma feita por namedtuple) se você tiver algo que deva ter atributos acessíveis e use []notação para obter um item de um ditado.

Se você deseja selecionar seu dicionário modificado, precisará adicionar alguns métodos de estado às respostas acima:

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

Com base na resposta de Kugel e levando em consideração as palavras de cautela de Mike Graham, e se fizermos um invólucro?

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

Use SimpleNamespace:

>>> from types import SimpleNamespace   
>>> d = dict(x=[1, 2], y=['a', 'b'])
>>> ns = SimpleNamespace(**d)
>>> ns.x
[1, 2]
>>> ns
namespace(x=[1, 2], y=['a', 'b'])

Gosto do Munch e oferece muitas opções úteis sobre o acesso a pontos.

importação arrebentar

temp_1 = {'pessoa': {'fname': 'senthil', 'lname': 'ramalingam'}}

dict_munch = munch.munchify (temp_1)

dict_munch.person.fname

Recentemente, me deparei com a biblioteca ' Box ', que faz a mesma coisa.

Comando de instalação: pip install python-box

Exemplo:

from box import Box

mydict = {"key1":{"v1":0.375,
                    "v2":0.625},
          "key2":0.125,
          }
mydict = Box(mydict)

print(mydict.key1.v1)

Eu achei que era mais eficaz do que outras bibliotecas existentes, como o dotmap, que geram erro de recursão em python quando você tem dict aninhados grandes.

link para a biblioteca e detalhes: https://pypi.org/project/python-box/

Use __getattr__, muito simples, funciona em 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)

Resultado:

10000
StackOverflow

O idioma em si não suporta isso, mas às vezes isso ainda é um requisito útil. Além da receita do Bunch, você também pode escrever um pequeno método que pode acessar um dicionário usando uma string pontilhada:

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

que suportaria algo como isto:

>> test_dict = {'thing': {'spam': 12, 'foo': {'cheeze': 'bar'}}}
>> output = get_var(test_dict, 'thing.spam.foo.cheeze')
>> print output
'bar'
>>

Para basear-se na resposta do epool, esta versão permite acessar qualquer dict interno através do operador dot:

foo = {
    "bar" : {
        "baz" : [ {"boo" : "hoo"} , {"baba" : "loo"} ]
    }
}

Por exemplo, foo.bar.baz[1].babaretorna "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)

Se alguém decidir convertê-lo permanentemente dictem objeto, isso deve fazer. Você pode criar um objeto descartável antes de acessar.

d = dict_to_object(d)

Eu acabei tentando AMBOS o AttrDict e o Bunchbibliotecas e achei que elas eram uma maneira lenta de usar meus usos. Depois que um amigo e eu analisamos, descobrimos que o método principal para escrever essas bibliotecas resulta na recorrência agressiva da biblioteca através de um objeto aninhado e na criação de cópias do objeto de dicionário. Com isso em mente, fizemos duas mudanças importantes. 1) Criamos atributos carregados preguiçosamente 2) em vez de criar cópias de um objeto de dicionário, criamos cópias de um objeto proxy leve. Esta é a implementação final. O aumento de desempenho do uso desse código é incrível. Ao usar o AttrDict ou o Bunch, essas duas bibliotecas consumiram apenas 1/2 e 1/3, respectivamente, do meu tempo de solicitação (o que !?). Esse código reduziu esse tempo para quase nada (em algum lugar na faixa de 0,5ms). Obviamente, isso depende das suas necessidades, mas se você estiver usando essa funcionalidade bastante no seu código,

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

Veja a implementação original aqui em https://stackoverflow.com/users/704327/michael-merickel .

A outra coisa a observar é que essa implementação é bastante simples e não implementa todos os métodos que você pode precisar. Você precisará gravá-las conforme necessário nos objetos DictProxy ou ListProxy.

Eu gostaria de jogar minha própria solução no ringue:

https://github.com/skorokithakis/jsane

Ele permite analisar o JSON em algo que você pode acessar with.attribute.lookups.like.this.r(), principalmente porque eu não tinha visto essa resposta antes de começar a trabalhar nela.

Não é uma resposta direta à pergunta do OP, mas inspirada e talvez útil para alguns. Criei uma solução baseada em objeto usando o interno __dict__(código de maneira alguma otimizado)

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"

Uma maneira simples de obter acesso a pontos (mas não a matriz) é usar um objeto simples no Python. Como isso:

class YourObject:
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        for k, v in kwargs.items():
            setattr(self, k, v)

... e use-o assim:

>>> obj = YourObject(key="value")
>>> print(obj.key)
"value"

... para convertê-lo em um ditado:

>>> print(obj.__dict__)
{"key": "value"}

Essa solução é um refinamento da proposta pelo epool para atender ao requisito do OP de acessar dicts aninhados de maneira consistente. A solução por epool não permitiu acessar dicts aninhados.

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]

Com esta classe, pode-se agora fazer algo como: A.B.C.D.

Isso também funciona com dicts aninhados e garante que os dices anexados posteriormente se comportem da mesma maneira:

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__

A resposta de @ derek73 é muito elegante, mas não pode ser decapada nem copiada (em profundidade) e retorna Nonepara as chaves ausentes. O código abaixo corrige isso.

Editar: eu não vi a resposta acima que aborda exatamente o mesmo ponto (votado). Estou deixando a resposta aqui para referência.

class dotdict(dict):
    __setattr__ = dict.__setitem__
    __delattr__ = dict.__delitem__

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

Uma solução meio delicada

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))