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", <i style="color:transparent">本文来源gaodai$ma#com搞$$代**码网$</i> "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 _Or = _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 Or = _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 namedtuplerow = '''{ "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。
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转载请注明原文链接：Python的dict转object
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