Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimanakah saya boleh menukar kamus Python bersarang ke dalam struktur seperti objek untuk mendapatkan semula data berasaskan atribut?

Bagaimanakah saya boleh menukar kamus Python bersarang ke dalam struktur seperti objek untuk mendapatkan semula data berasaskan atribut?

DDD
Lepaskan: 2024-11-11 08:50:02
asal
1040 orang telah melayarinya

How can I convert a nested Python dictionary into an object-like structure for attribute-based data retrieval?

Menukar Dict Python Bersarang kepada Objek

Kaedah aksesori menawarkan cara yang mudah untuk mendapatkan semula data daripada struktur data yang kompleks, membenarkan navigasi berorientasikan objek yang intuitif. Walau bagaimanapun, kamus asli Python sememangnya kekurangan fungsi ini.

Masalah: Bagaimanakah kita boleh menukar kamus Python bersarang kepada struktur seperti objek, membolehkan pengambilan data berasaskan atribut?

Jawapan:

Menggunakan Namedtuples (Python 2.6 dan Kemudian)

Untuk versi Python yang lebih baharu (2.6 dan seterusnya), namedtuples menyediakan penyelesaian yang elegan. Ini mewakili jenis data tersuai yang tidak boleh diubah dengan medan bernama:

from collections import namedtuple

MyStruct = namedtuple('MyStruct', 'a b d')
s = MyStruct(a=1, b={'c': 2}, d=['hi'])

print(s.a, s.b['c'], s.d[0])
# Output: 1 2 hi
Salin selepas log masuk

Menggunakan Kelas Struct Tersuai

Sebagai alternatif, anda boleh mencipta kelas Struct tersuai yang meniru gelagat objek:

class Struct:
    def __init__(self, **entries):
        self.__dict__.update(entries)

args = {'a': 1, 'b': 2}
s = Struct(**args)

print(s.a, s.b)
# Output: 1 2
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh menukar kamus Python bersarang ke dalam struktur seperti objek untuk mendapatkan semula data berasaskan atribut?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan