关于python：如何创建对象并为其添加属性？

How can I create an object and add attributes to it?

我想在python中创建一个动态对象(在另一个对象内部)，然后向它添加属性。

我尝试过：

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obj = someobject
obj.a = object()
setattr(obj.a, 'somefield', 'somevalue')

但这不起作用。

有什么想法吗？

编辑：

我正在设置for循环的属性，该循环通过一系列值进行循环，例如

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params = ['attr1', 'attr2', 'attr3']
obj = someobject
obj.a = object()

for p in params:
obj.a.p # where p comes from for loop variable

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在上面的例子中，我会得到obj.a.attr1、obj.a.attr2、obj.a.attr3。

我使用了setattr函数，因为我不知道如何从for循环中执行obj.a.NAME。

在上面的示例中，如何根据p的值设置属性？

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内置的object可以实例化，但不能在其上设置任何属性。(我希望它可以，为了这个确切的目的。)它没有用于保存属性的__dict__。

我通常只是这样做：

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class Object(object):
pass

a = Object()
a.somefield = somevalue

如果可以的话，我会给object类一个更有意义的名称，这取决于我放入的是哪种数据。

有些人做的是另一件事，他们使用dict的子类，允许属性访问获取密钥。(用d.key代替d['key'])

编辑：对于你的问题，使用setattr是可以的。你不能在object()实例上使用setattr。

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params = ['attr1', 'attr2', 'attr3']
for p in params:
setattr(obj.a, p, value)

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您可以使用我的古老的束配方，但是如果您不想创建一个"束类"，在Python中已经存在一个非常简单的类——所有函数都可以有任意的属性(包括lambda函数)。因此，以下工作：

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obj = someobject
obj.a = lambda: None
setattr(obj.a, 'somefield', 'somevalue')

。

与古老的Bunch配方相比，是否会失去清晰度，这是一个风格决定，我当然会留给你。

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我喜欢Bunch食谱，但我不喜欢lambda黑客。
@福格勒伯德，我说过的风格决定。一些接受过教会lambda微积分培训的CS专家习惯于将函数(lambda s)视为所有数据的基本类型(例如，整数23可以被视为等同于lambda: 23)，因此对于使用lambda的此类专家来说，这可能与"黑客"完全不同。就我个人而言，我不太喜欢Python中的lambda，但这在很大程度上是个人品味的问题。
在某些情况下，考虑到lambda模式是否适合您的用例，可能会让您认识到您最初认为的数据实际上更像一个函数——或者，在任何情况下，更像一个函数。
但是…那么obj.a是一个函数，而不是一个对象。与福格勒伯德的答案相比，这是毫无意义的。
@在python中，函数是一个对象，所以你的反对是不可测的。
@亚历克马尔泰利：是的，显然，在Python中，几乎所有的东西都是一个对象。那么，为什么要把事情复杂化呢？它只是添加了大量不必要的属性和方法，并使其成为无用的可调用的…
@无需101，避免创建新类型(重用现有类型)不会复杂化，它简化了。现在可能更喜欢from argparse import Namespace，尽管我希望它生活在其他地方，例如，collection，再次重用现有的类型，只是更好的类型，并且仍然避免新类型的创建。但是，当时它不在那里：—)。
我一直在寻找这个功能，但是from argparse import Namespace是非常反直觉的。是否有人建议将其转移到collections上？
@Schatten，我不知道——我已经有一段时间没有关注python ideas邮件列表了——我仍然主要在使用python 2.7和我自己的古老Bunch配方，而且3.5或更高版本的任何更改都不会对我有太多好处：—)。顺便说一句，我相信Python标准库也有其他(本质上)的实现——argparse.Namespace只是其中之一。
请参阅下面来自"j f sebastian"的关于类型模块中simplenamespace的答案。如果您的Python版本支持它，那么这是最好的解决方案(以及SimpleNamespace的确切设计目的)。
@亚历克马尔泰利甚至可以更深入，23本身可以表示为一系列函数。参见"教堂编码"：)
它在某种程度上变成了一个pip包：)pypi.python.org/pypi/bunch
@Alexmartelli只是动态地将更多的属性添加到某个对象上，而这个对象恰好是一个可调用的，与lambda微积分无关，而且完全是"黑客式的"——滥用一些随机对象，这些对象无意成为你的字典，但恰恰如此。我不喜欢lambda微积分。我真的知道。

python 3.3+中有types.SimpleNamespace类：

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obj = someobject
obj.a = SimpleNamespace()
for p in params:
setattr(obj.a, p, value)
# obj.a.attr1

。

collections.namedtuple和typing.NamedTuple可用于不可变对象。PEP557——数据类提出了一个可变的选择。

为了获得更丰富的功能，您可以尝试attrs软件包。请参阅示例用法。

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实现这一目标有几种方法。基本上，您需要一个可扩展的对象。

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obj.a = type('Test', (object,), {})
obj.a.b = 'fun'

obj.b = lambda:None

class Test:
pass
obj.c = Test()

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mock模块基本上就是为此而设计的。

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import mock
obj = mock.Mock()
obj.a = 5

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现在你可以这样做了(不确定这是否与Evilpie的答案相同)：

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MyObject = type('MyObject', (object,), {})
obj = MyObject()
obj.value = 42

。

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请尝试以下代码：

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$ python
>>> class Container(object):
... pass
...
>>> x = Container()
>>> x.a = 10
>>> x.b = 20
>>> x.banana = 100
>>> x.a, x.b, x.banana
(10, 20, 100)
>>> dir(x)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__',
'__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__',
'__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__',
'__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'a', 'b', 'banana']

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还可以直接使用类对象；它创建一个命名空间：

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class a: pass
a.somefield1 = 'somevalue1'
setattr(a, 'somefield2', 'somevalue2')

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正如医生所说：

Note: object does not have a __dict__, so you can’t assign arbitrary attributes to an instance of the object class.

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您可以使用虚拟类实例。

这些解决方案在测试期间非常有用。基于其他人的答案，我在python 2.7.9中这样做(没有staticmethod，我会得到一个typeerror(unbound method…)：

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In [11]: auth = type('', (), {})
In [12]: auth.func = staticmethod(lambda i: i * 2)
In [13]: auth.func(2)
Out[13]: 4

您使用的是哪些对象？刚用一个示例类尝试过，它运行得很好：

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class MyClass:
i = 123456
def f(self):
return"hello world"

b = MyClass()
b.c = MyClass()
setattr(b.c, 'test', 123)
b.c.test

我得到了123作为答案。

我看到的唯一失败的情况是，如果您在一个内置对象上尝试setattr。

更新：从注释中可以重复：为什么不能在Python中向对象添加属性？

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如果我们可以在创建嵌套对象之前确定并聚合所有属性和值，那么我们可以创建一个新类，在创建时使用字典参数。

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# python 2.7

class NestedObject():
def __init__(self, initial_attrs):
for key in initial_attrs:
setattr(self, key, initial_attrs[key])

obj = someobject
attributes = { 'attr1': 'val1', 'attr2': 'val2', 'attr3': 'val3' }
obj.a = NestedObject(attributes)
>>> obj.a.attr1
'val1'
>>> obj.a.attr2
'val2'
>>> obj.a.attr3
'val3'

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我们还可以允许关键字参数。看看这篇文章。

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class NestedObject(object):
def __init__(self, *initial_attrs, **kwargs):
for dictionary in initial_attrs:
for key in dictionary:
setattr(self, key, dictionary[key])
for key in kwargs:
setattr(self, key, kwargs[key])

obj.a = NestedObject(attr1='val1', attr2='val2', attr3= 'val3')

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今天晚些时候来到这里，但这里是我的一本小册子，上面有一个对象刚好在应用程序中保留了一些有用的路径，但是你可以将它调整为任何你想要的信息，你可以用getattr和dot符号访问的排序口述(这就是我认为这个问题真正的目的)：

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import os

def x_path(path_name):
return getattr(x_path, path_name)

x_path.root = '/home/x'
for name in ['repository', 'caches', 'projects']:
setattr(x_path, name, os.path.join(x_path.root, name))

。

这很酷，因为现在：

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In [1]: x_path.projects
Out[1]: '/home/x/projects'

In [2]: x_path('caches')
Out[2]: '/home/x/caches'

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因此，它使用类似上述答案的函数对象，但使用函数来获取值(如果愿意，您仍然可以使用(getattr, x_path, 'repository')而不是x_path('repository'))。

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di = {}
for x in range(20):
name = '_id%s' % x
di[name] = type(name, (object), {})
setattr(di[name],"attr","value")

。

我看到的另一种方式是：

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import maya.cmds

def getData(objets=None, attrs=None):
di = {}
for obj in objets:
name = str(obj)
di[name]=[]
for at in attrs:
di[name].append(cmds.getAttr(name+'.'+at)[0])
return di

acns=cmds.ls('L_vest_*_',type='aimConstraint')
attrs=['offset','aimVector','upVector','worldUpVector']

getData(acns,attrs)

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