Создание свойств экземпляра класса из словаря?

Вы можете использовать setattr (однако будьте осторожны: не каждая строка является допустимой имя атрибута!):

>>> class AllMyFields:
...     def __init__(self, dictionary):
...         for k, v in dictionary.items():
...             setattr(self, k, v)
... 
>>> o = AllMyFields({'a': 1, 'b': 2})
>>> o.a
1

Изменить: позвольте мне объяснить разницу между приведенным выше кодом и Ответ SilentGhost. Приведенный выше фрагмент кода создает класс, атрибуты экземпляра которого основаны на заданном словаре. Код SilentGhost создает класс, атрибуты класса которого основаны на заданном словаре.

В зависимости от вашей конкретной ситуации любое из этих решений может быть более подходящим. Вы просто создаете один или несколько экземпляров класса? Если ответ один, вы также можете полностью пропустить создание объекта и сконструировать только тип (и, таким образом, перейти к ответу SilentGhost).

>>> q = { 'Field1' : 3000, 'Field2' : 6000, 'RandomField' : 5000 }
>>> q = type('allMyFields', (object,), q)
>>> q.Field1
3000

документы для type хорошо объясняют, что здесь происходит (см. использование в качестве конструктора).

edit: если вам нужны переменные экземпляра, также работает следующее:

>>> a = q()             # first instance
>>> a.Field1
3000
>>> a.Field1 = 1
>>> a.Field1
1
>>> q().Field1           # second instance
3000

Вы также можете использовать dict.update вместо того, чтобы вручную перебирать items (а если вы зацикливаете, лучше использовать iteritems).

class allMyFields(object):
    # note: you cannot (and don't have to) use self here
    Field1 = None
    Field2 = None

    def __init__(self, dictionary):
        self.__dict__.update(dictionary)

q = { 'Field1' : 3000, 'Field2' : 6000, 'RandomField' : 5000 }
instance = allMyFields(q)

print instance.Field1      # => 3000
print instance.Field2      # => 6000
print instance.RandomField # => 5000

Вы можете создать подкласс dict, который позволяет искать ключи по атрибутам:

class AttributeDict(dict):
    def __getattr__(self, name):
        return self[name]

q = AttributeDict({ 'Field1' : 3000, 'Field2' : 6000, 'RandomField' : 5000 })
print q.Field1              
print q.Field2              
print q.RandomField

Если вы попытаетесь найти атрибут, который dict уже имеет (скажем, keys или get), вы получите этот атрибут dict класса (метод). Если запрошенный ключ не существует в классе dict, будет вызван метод __getattr__, который выполнит поиск вашего ключа.

Использование именованных кортежей (Python 2.6):

>>> from collections import namedtuple

>>> the_dict = {'Field1': 3, 'Field2': 'b', 'foo': 4.9}
>>> fields = ' '.join(the_dict.keys())
>>> AllMyFields = namedtuple('AllMyFields', fields)
>>> instance = AllMyFields(**the_dict)

>>> print instance.Field1, instance.Field2, instance.foo
3 b 4.9

Используйте setattr для изящного способа. Самый быстрый способ - обновить внутренний словарь экземпляра:

>>> class A(object):
...    pass
...
>>> a = A()
>>> a.__dict__.update({"foo": 1, "bar": 2})
>>> a.foo
1
>>> a.bar
2
>>>

Или вы можете попробовать это

class AllMyFields:
    def __init__(self, field1, field2, random_field):
        self.field1 = field1
        self.field2 = field2
        self.random_field = random_field

    @classmethod
    def get_instance(cls, d: dict):
        return cls(**d)


a = AllMyFields.get_instance({'field1': 3000, 'field2': 6000, 'random_field': 5000})
print(a.field1)

усовершенствован из подкласса dict

повторение диктата работает!

class AttributeDict(dict):
    """https://stackoverflow.com/a/1639632/6494418"""

    def __getattr__(self, name):
        return self[name] if not isinstance(self[name], dict) \
            else AttributeDict(self[name])


if __name__ == '__main__':
    d = {"hello": 1, "world": 2, "cat": {"dog": 5}}
    d = AttributeDict(d)
    print(d.cat)
    print(d.cat.dog)
    print(d.cat.items())

    """
    {'dog': 5}
    5
    dict_items([('dog', 5)])
    """

Если вы готовы добавить новую библиотеку, pydantic - очень эффективное решение. Он использует аннотацию Python для создания объекта и проверки типа. Рассмотрим следующий код:

from pydantic import BaseModel

class Person(BaseModel):
    name: str
    age: str


data = {"name": "ahmed", "age": 36}

p = Person(**data)

pydantic: https://pydantic-docs.helpmanual.io/