Python的dict转object

项目数据库是mongoDB，用pymongo进行find操作，查询结果是一串dict。现在要把查询结果用xlwt导出为csv文件，例如有一条数据如下： # dict数据row = { domain : dmyz.org, page_rank : 2, city : Beijing, country : China}# 以下是csv相关代码fields = ['dom

项目数据库是mongoDB，用pymongo进行find操作，查询结果是一串dict。现在要把查询结果用xlwt导出为csv文件，例如有一条数据如下：

# dict数据
row = {
    "domain" : "dmyz.org",
    "page_rank" : 2,
    "city" : "Beijing",
    "country" : "China"
}
# 以下是csv相关代码
fields = ['domain', 'page_rank', 'country', 'city']
wb = xlwt.Workbook()
ws = wb.add_sheet('Sheet1')
for i in range(len(fields)):
    ws.write(0, i, fields[i])

要得到domain的值，是用row['domain']，但我希望能用对象的访问形式，例如row.domain来获取（严格来说这篇文章的标题有歧义，我真正的需求是改变dict的访问形式，而且Python中一切都是对象，object也是dict的基类。）

要实现这个需求，最容易想到的是用循环来做：

def _dict_to_object(d):
    class _O: pass
    [setattr(_O, _k, d[_k]) for _k in d]
    return _O
r = _dict_to_object(row)
print r.page_rank

上面的代码就是定义一个名为_O的类，用setattr函数（或者__setattr__方法），把dict添加进去。

更简单的做法是利用类的__dict__方法：

class Struct:
    def __init__(self, **entries):
        self.__dict__.update(entries)
r = Struct(**row)
print row.page_rank

以上例子中的dict只有一层，实际生产环境中，这个dict是两层的，所以实际的代码做了些改动：

row = {
    "url" : {
        "domain" : "dmyz.org"
    },
    "page_rank" : 2,
    "geography" : {
        "city" : "Beijing",
        "country" : "China"
    }
}
def _dict_to_object(d):
    class O: pass
    for _k in d:
        if type(d[_k]) == dict:
            setattr(O, _k, Struct(**d[_k]))
        else:
            setattr(O, _k, d[_k])
    return O
r = _dict_to_object(row)
print r.url.domain

如果层次更多，就改成迭代的写法。还想到一个简单的思路：mongoDB的数据都是存成json的，只要在解析json时，替换dict的处理，也就是加上object_hook就可以实现了：

from collections import namedtuple
row = '''{
    "url" : {
        "domain" : "dmyz.org"
    },
    "page_rank" : 2,
    "geography" : {
        "city" : "Beijing",
        "country" : "China"
    }
}'''
x = json.loads(row, object_hook=lambda d: namedtuple('X', d.keys())(*d.values()))
print x.url.domain

但这样要把pymongo查询出来的dict转成str再做处理，多了一步无用的操作，暂时没想到好的解决方案。

原文地址：Python的dict转object, 感谢原作者分享。