您知道是否有内置函数从任意对象构建字典？我想做这样的事情：
>>> class Foo:
... bar = 'hello'
... baz = 'world'
...
>>> f = Foo()
>>> props(f)
{ 'bar' : 'hello', 'baz' : 'world' }
注意：不应包含方法。只有字段。
答案 0 :(得分：353)
请注意，Python 2.7中的最佳实践是使用 new-style 类（Python 3不需要），即
class Foo(object):
...
此外，“对象”和“类”之间存在差异。要从任意对象构建字典，使用__dict__就足够了。通常，您将在类级别声明您的方法，并在实例级别声明您的属性，因此__dict__应该没问题。例如：
>>> class A(object):
... def __init__(self):
... self.b = 1
... self.c = 2
... def do_nothing(self):
... pass
...
>>> a = A()
>>> a.__dict__
{'c': 2, 'b': 1}
>>> vars(a)
{'c': 2, 'b': 1}
或者，根据您想要做的事情，从dict继承可能会很好。然后你的班级已经一个字典，如果你想要，你可以覆盖getattr和/或setattr来打电话并设置字典。例如：
class Foo(dict):
def __init__(self):
pass
def __getattr__(self, attr):
return self[attr]
# etc...
答案 1 :(得分：108)
而不是x.__dict__，使用vars(x)实际上更具pythonic。
答案 2 :(得分：55)
内置dir将为您提供所有对象的属性，包括__str__，__dict__等特殊方法以及您可能不想要的其他一些属性。但你可以这样做：
>>> class Foo(object):
... bar = 'hello'
... baz = 'world'
...
>>> f = Foo()
>>> [name for name in dir(f) if not name.startswith('__')]
[ 'bar', 'baz' ]
>>> dict((name, getattr(f, name)) for name in dir(f) if not name.startswith('__'))
{ 'bar': 'hello', 'baz': 'world' }
所以可以通过定义props函数来扩展它只返回数据属性而不是方法：
import inspect
def props(obj):
pr = {}
for name in dir(obj):
value = getattr(obj, name)
if not name.startswith('__') and not inspect.ismethod(value):
pr[name] = value
return pr
答案 3 :(得分：24)
我已经确定了两个答案的组合：
dict((key, value) for key, value in f.__dict__.iteritems()
if not callable(value) and not key.startswith('__'))
答案 4 :(得分：15)
要从任意对象构建字典，使用
__dict__就足够了。
这会遗漏对象从其类继承的属性。例如，
class c(object):
x = 3
a = c()
hasattr（a，'x'）为真，但'x'没有出现在.__ dict __
答案 5 :(得分：13)
我以为我需要一些时间来向您展示如何通过dict(obj)将对象翻译为词典。
class A(object):
d = '4'
e = '5'
f = '6'
def __init__(self):
self.a = '1'
self.b = '2'
self.c = '3'
def __iter__(self):
# first start by grabbing the Class items
iters = dict((x,y) for x,y in A.__dict__.items() if x[:2] != '__')
# then update the class items with the instance items
iters.update(self.__dict__)
# now 'yield' through the items
for x,y in iters.items():
yield x,y
a = A()
print(dict(a))
# prints "{'a': '1', 'c': '3', 'b': '2', 'e': '5', 'd': '4', 'f': '6'}"
此代码的关键部分是__iter__函数。
正如评论所解释的那样，我们要做的第一件事就是抓住Class项目并防止以＆＃39; __＆＃39;开头的任何内容。
一旦您创建了dict，就可以使用update dict函数并传入实例__dict__。
这些将为您提供完整的成员类+实例字典。现在剩下的就是迭代它们并产生回报。
此外，如果您打算大量使用它，您可以创建一个@iterable类装饰器。
def iterable(cls):
def iterfn(self):
iters = dict((x,y) for x,y in cls.__dict__.items() if x[:2] != '__')
iters.update(self.__dict__)
for x,y in iters.items():
yield x,y
cls.__iter__ = iterfn
return cls
@iterable
class B(object):
d = 'd'
e = 'e'
f = 'f'
def __init__(self):
self.a = 'a'
self.b = 'b'
self.c = 'c'
b = B()
print(dict(b))
答案 6 :(得分：7)
迟到的答案，但提供了完整性和googlers的好处：
def props(x):
return dict((key, getattr(x, key)) for key in dir(x) if key not in dir(x.__class__))
这不会显示在类中定义的方法，但它仍会显示包含分配给lambdas的字段或以双下划线开头的字段。
答案 7 :(得分：4)
我认为最简单的方法是为类创建 getitem 属性。如果您需要写入对象，则可以创建自定义 setattr 。以下是 getitem 的示例：
class A(object):
def __init__(self):
self.b = 1
self.c = 2
def __getitem__(self, item):
return self.__dict__[item]
# Usage:
a = A()
a.__getitem__('b') # Outputs 1
a.__dict__ # Outputs {'c': 2, 'b': 1}
vars(a) # Outputs {'c': 2, 'b': 1}
dict 将对象属性生成到字典中，字典对象可用于获取所需的项目。
答案 8 :(得分：4)
vars()很好，但不适用于对象的嵌套对象
将对象的嵌套对象转换为dict：
def to_dict(self):
return json.loads(json.dumps(self, default=lambda o: o.__dict__))
答案 9 :(得分：3)
如果要列出部分属性，请覆盖__dict__：
def __dict__(self):
d = {
'attr_1' : self.attr_1,
...
}
return d
# Call __dict__
d = instance.__dict__()
如果您的instance获取了一些大型数据块并且您希望将d推送到Redis之类的消息队列，这会有很大帮助。
答案 10 :(得分：3)
使用__dict__的一个缺点是它很浅；不会将任何子类转换为字典。
如果您使用的是Python3.5或更高版本，则可以使用jsons：
>>> import jsons
>>> jsons.dump(f)
{'bar': 'hello', 'baz': 'world'}
答案 11 :(得分：1)
如 one of the comments above 中所述，vars 目前不是通用的，因为它不适用于带有 __slots__ 而不是普通 __dict__ 的对象。此外，一些对象（例如，像 str 或 int 这样的内置函数）两者都没有 __dict__ nor __slots__。
目前，一个更通用的解决方案可能是这样的：
def instance_attributes(obj: Any) -> Dict[str, Any]:
"""Get a name-to-value dictionary of instance attributes of an arbitrary object."""
try:
return vars(obj)
except TypeError:
pass
# object doesn't have __dict__, try with __slots__
try:
slots = obj.__slots__
except AttributeError:
# doesn't have __dict__ nor __slots__, probably a builtin like str or int
return {}
# collect all slots attributes (some might not be present)
attrs = {}
for name in slots:
try:
attrs[name] = getattr(obj, name)
except AttributeError:
continue
return attrs
示例：
class Foo:
class_var = "spam"
class Bar:
class_var = "eggs"
__slots__ = ["a", "b"]
>>> foo = Foo()
>>> foo.a = 1
>>> foo.b = 2
>>> instance_attributes(foo)
{'a': 1, 'b': 2}
>>> bar = Bar()
>>> bar.a = 3
>>> instance_attributes(bar)
{'a': 3}
>>> instance_attributes("baz")
{}
咆哮：
遗憾的是，这尚未内置到 vars 中。 Python 中的许多内置函数都承诺是问题的“解决方案”，但总有一些特殊情况没有得到处理......而且最终不得不在任何情况下手动编写代码。
答案 12 :(得分：1)
在 2021 年，对于嵌套对象/dicts/json 使用 pydantic BaseModel - 将嵌套的 dicts 和嵌套的 json 对象转换为 python 对象和 JSON，反之亦然：
https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/models/
class Base {
test = "TEST";
_build<T extends { [key in keyof this]?: boolean | ((key: key) => unknown) }>(keys?: T) {
const obj: {
[K in keyof T]?: T[K] extends true ? this[K] : T[K] extends (...args: any) => any ? ReturnType<T[K]> : never
} = {}
for (const key in keys) {
const meta = keys[key];
if (typeof meta === "function") {
obj[key] = meta(key);
} else if (meta === true) {
obj[key] = this[key];
}
}
return obj;
}
}
const base = new Base()
const d = base._build({ test: (x /* x = Base.test */) => x + "test" }) // { test: "TESTtest" } // { test: string }
base._build({ test: true }) // { test: "TEST" } // { test: string }
const f = base._build({test: false}) // {} empty
d.test;
f.test;
f.test;
要听写的对象
>>> class Foo(BaseModel):
... count: int
... size: float = None
...
>>>
>>> class Bar(BaseModel):
... apple = 'x'
... banana = 'y'
...
>>>
>>> class Spam(BaseModel):
... foo: Foo
... bars: List[Bar]
...
>>>
>>> m = Spam(foo={'count': 4}, bars=[{'apple': 'x1'}, {'apple': 'x2'}])
JSON 对象
>>> print(m.dict())
{'foo': {'count': 4, 'size': None}, 'bars': [{'apple': 'x1', 'banana': 'y'}, {'apple': 'x2', 'banana': 'y'}]}
直接反对
>>> print(m.json())
{"foo": {"count": 4, "size": null}, "bars": [{"apple": "x1", "banana": "y"}, {"apple": "x2", "banana": "y"}]}
JSON 到对象
>>> spam = Spam.parse_obj({'foo': {'count': 4, 'size': None}, 'bars': [{'apple': 'x1', 'banana': 'y'}, {'apple': 'x2', 'banana': 'y2'}]})
>>> spam
Spam(foo=Foo(count=4, size=None), bars=[Bar(apple='x1', banana='y'), Bar(apple='x2', banana='y2')])
答案 13 :(得分：0)
class DateTimeDecoder(json.JSONDecoder):
def __init__(self, *args, **kargs):
JSONDecoder.__init__(self, object_hook=self.dict_to_object,
*args, **kargs)
def dict_to_object(self, d):
if '__type__' not in d:
return d
type = d.pop('__type__')
try:
dateobj = datetime(**d)
return dateobj
except:
d['__type__'] = type
return d
def json_default_format(value):
try:
if isinstance(value, datetime):
return {
'__type__': 'datetime',
'year': value.year,
'month': value.month,
'day': value.day,
'hour': value.hour,
'minute': value.minute,
'second': value.second,
'microsecond': value.microsecond,
}
if isinstance(value, decimal.Decimal):
return float(value)
if isinstance(value, Enum):
return value.name
else:
return vars(value)
except Exception as e:
raise ValueError
现在您可以在自己的类中使用上面的代码：
class Foo():
def toJSON(self):
return json.loads(
json.dumps(self, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '), default=json_default_format), cls=DateTimeDecoder)
Foo().toJSON()