有没有一种方法可以在Python中方便地定义类似C的结构？我讨厌写这样的东西：

class MyStruct():
    def __init__(self, field1, field2, field3):
        self.field1 = field1
        self.field2 = field2
        self.field3 = field3

使用命名的tuple，它已添加到Python 2.6的标准库的collections模块中。如果您需要支持Python 2.4，也可以使用Raymond Hettinger的命名元组配方。

这对于您的基本示例很好，但是也涵盖了以后可能会遇到的许多极端情况。您上面的片段将写为：

from collections import namedtuple
MyStruct = namedtuple("MyStruct", "field1 field2 field3")

新创建的类型可以这样使用：

m = MyStruct("foo", "bar", "baz")

您还可以使用命名参数：

m = MyStruct(field1="foo", field2="bar", field3="baz")

更新：数据类

通过引入数据类中的Python 3.7，我们非常接近。

下面的示例类似于下面的NamedTuple示例，但是结果对象是可变的，并且允许使用默认值。

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class Point:
    x: float
    y: float
    z: float = 0.0


p = Point(1.5, 2.5)

print(p)  # Point(x=1.5, y=2.5, z=0.0)

如果您想使用更多特定的类型注释，那么这与新的键入模块配合使用非常好。

我一直在拼命等待！如果您问我，数据类和新的NamedTuple声明，再加上键入模块，真是天赐之物！

改进了NamedTuple声明

从Python 3.6开始，只要您可以忍受不变性，它就会变得非常简单和美观（IMHO）。

一个声明NamedTuples的新方法被引入，它允许类型的注释，以及：

from typing import NamedTuple


class User(NamedTuple):
    name: str


class MyStruct(NamedTuple):
    foo: str
    bar: int
    baz: list
    qux: User


my_item = MyStruct('foo', 0, ['baz'], User('peter'))

print(my_item) # MyStruct(foo='foo', bar=0, baz=['baz'], qux=User(name='peter'))

您可以在很多情况下使用元组，而在C中使用结构（例如x，y坐标或RGB颜色）。

对于其他所有内容，您都可以使用字典或类似这样的实用程序类：

>>> class Bunch:
...     def __init__(self, **kwds):
...         self.__dict__.update(kwds)
...
>>> mystruct = Bunch(field1=value1, field2=value2)

我认为“确定性”讨论在此处，在Python Cookbook的发行版本中。

也许您正在寻找没有构造函数的Structs：

class Sample:
  name = ''
  average = 0.0
  values = None # list cannot be initialized here!


s1 = Sample()
s1.name = "sample 1"
s1.values = []
s1.values.append(1)
s1.values.append(2)
s1.values.append(3)

s2 = Sample()
s2.name = "sample 2"
s2.values = []
s2.values.append(4)

for v in s1.values:   # prints 1,2,3 --> OK.
  print v
print "***"
for v in s2.values:   # prints 4 --> OK.
  print v

字典怎么样？

像这样：

myStruct = {'field1': 'some val', 'field2': 'some val'}

然后，您可以使用它来操纵值：

print myStruct['field1']
myStruct['field2'] = 'some other values'

并且值不必是字符串。它们几乎可以是任何其他对象。

dF：太酷了……我不知道我可以使用dict访问类中的字段。

马克：我希望我遇到的情况恰好是当我想要一个元组，却又没有字典那么重的时候。

您可以使用字典访问类的字段，因为类的字段，其方法及其所有属性都使用dict在内部存储（至少在CPython中）。

...这将引导我们提出您的第二条评论。相信Python字典是“繁重的”是一个极端的非Python的概念。阅读此类评论会杀死我的Python Zen。这不好。

您会看到，在声明一个类时，实际上是在围绕字典创建一个非常复杂的包装器-因此，如果有的话，与使用简单的字典相比，您将增加更多的开销。顺便说一句，开销在任何情况下都是没有意义的。如果您正在处理对性能至关重要的应用程序，请使用C或类似的东西。

您可以将标准库中可用的C结构子类化。该ctypes的模块提供了一个结构类。来自文档的示例：

>>> from ctypes import *
>>> class POINT(Structure):
...     _fields_ = [("x", c_int),
...                 ("y", c_int)]
...
>>> point = POINT(10, 20)
>>> print point.x, point.y
10 20
>>> point = POINT(y=5)
>>> print point.x, point.y
0 5
>>> POINT(1, 2, 3)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
ValueError: too many initializers
>>>
>>> class RECT(Structure):
...     _fields_ = [("upperleft", POINT),
...                 ("lowerright", POINT)]
...
>>> rc = RECT(point)
>>> print rc.upperleft.x, rc.upperleft.y
0 5
>>> print rc.lowerright.x, rc.lowerright.y
0 0
>>>

我还想添加一个使用slot的解决方案：

class Point:
    __slots__ = ["x", "y"]
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

一定要查看文档中的插槽，但是插槽的快速说明是python的一种说法：“如果您可以将这些属性以及仅这些属性锁定到类中，以致您承诺一旦该类就不会添加任何新属性实例化（是的，您可以向类实例添加新属性，请参见下面的示例），然后我将取消大的内存分配，该内存分配允许向类实例添加新属性，并仅使用我需要的这些插槽化属性。”

向类实例添加属性的示例（因此不使用插槽）：

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

p1 = Point(3,5)
p1.z = 8
print(p1.z)

输出8

尝试向使用插槽的类实例添加属性的示例：

class Point:
    __slots__ = ["x", "y"]
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

p1 = Point(3,5)
p1.z = 8

输出：AttributeError：'Point'对象没有属性'z'

这可以有效地用作结构，并且比类使用更少的内存（就像结构一样，尽管我没有确切研究多少）。如果您将创建大量对象实例并且不需要添加属性，则建议使用插槽。一个点对象就是一个很好的例子，因为可能实例化许多点来描述一个数据集。

您还可以按位置将init参数传递给实例变量

# Abstract struct class       
class Struct:
    def __init__ (self, *argv, **argd):
        if len(argd):
            # Update by dictionary
            self.__dict__.update (argd)
        else:
            # Update by position
            attrs = filter (lambda x: x[0:2] != "__", dir(self))
            for n in range(len(argv)):
                setattr(self, attrs[n], argv[n])

# Specific class
class Point3dStruct (Struct):
    x = 0
    y = 0
    z = 0

pt1 = Point3dStruct()
pt1.x = 10

print pt1.x
print "-"*10

pt2 = Point3dStruct(5, 6)

print pt2.x, pt2.y
print "-"*10

pt3 = Point3dStruct (x=1, y=2, z=3)
print pt3.x, pt3.y, pt3.z
print "-"*10

每当我需要一个“行为也像字典的即时数据对象”（我不认为C结构！）时，我就会想到这个可爱的技巧：

class Map(dict):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(Map, self).__init__(**kwargs)
        self.__dict__ = self

现在您可以说：

struct = Map(field1='foo', field2='bar', field3=42)

self.assertEquals('bar', struct.field2)
self.assertEquals(42, struct['field3'])

当您需要一个“不是类的数据包”以及namedtuple难以理解时，非常方便。

您可以通过以下方式在python中访问C-Style结构。

class cstruct:
    var_i = 0
    var_f = 0.0
    var_str = ""

如果您只想使用cstruct的对象

obj = cstruct()
obj.var_i = 50
obj.var_f = 50.00
obj.var_str = "fifty"
print "cstruct: obj i=%d f=%f s=%s" %(obj.var_i, obj.var_f, obj.var_str)

如果要创建cstruct的对象数组

obj_array = [cstruct() for i in range(10)]
obj_array[0].var_i = 10
obj_array[0].var_f = 10.00
obj_array[0].var_str = "ten"

#go ahead and fill rest of array instaces of struct

#print all the value
for i in range(10):
    print "cstruct: obj_array i=%d f=%f s=%s" %(obj_array[i].var_i, obj_array[i].var_f, obj_array[i].var_str)

注意：请使用您的结构名称而不是“ cstruct”名称，而不要使用var_i，var_f，var_str，请定义结构的成员变量。

这里的一些答案非常详尽。我找到的最简单的选项是（来自：http : //norvig.com/python-iaq.html）：

class Struct:
    "A structure that can have any fields defined."
    def __init__(self, **entries): self.__dict__.update(entries)

初始化：

>>> options = Struct(answer=42, linelen=80, font='courier')
>>> options.answer
42

增加更多：

>>> options.cat = "dog"
>>> options.cat
dog

编辑：对不起，没有看到这个例子。

这可能有点晚了，但是我使用Python Meta-Classes（也是下面的装饰器版本）提出了一个解决方案。

什么时候 __init__在运行时被调用时，它抓住每个参数和它们的值，并将它们分配为实例变量上您的课。这样，您可以制作类似结构的类，而不必手动分配每个值。

我的示例没有错误检查，因此更容易理解。

class MyStruct(type):
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        names = cls.__init__.func_code.co_varnames[1:]

        self = type.__call__(cls, *args, **kwargs)

        for name, value in zip(names, args):
            setattr(self , name, value)

        for name, value in kwargs.iteritems():
            setattr(self , name, value)
        return self 

它在起作用。

>>> class MyClass(object):
    __metaclass__ = MyStruct
    def __init__(self, a, b, c):
        pass


>>> my_instance = MyClass(1, 2, 3)
>>> my_instance.a
1
>>> 

我将其发布在reddit上，/ u / matchu发布了一个更干净的装饰器版本。除非您要扩展元类版本，否则我建议您使用它。

>>> def init_all_args(fn):
    @wraps(fn)
    def wrapped_init(self, *args, **kwargs):
        names = fn.func_code.co_varnames[1:]

        for name, value in zip(names, args):
            setattr(self, name, value)

        for name, value in kwargs.iteritems():
            setattr(self, name, value)

    return wrapped_init

>>> class Test(object):
    @init_all_args
    def __init__(self, a, b):
        pass


>>> a = Test(1, 2)
>>> a.a
1
>>> 

我编写了一个装饰器，可以将其用于任何方法，以便将传入的所有参数或任何默认值分配给该实例。

def argumentsToAttributes(method):
    argumentNames = method.func_code.co_varnames[1:]

    # Generate a dictionary of default values:
    defaultsDict = {}
    defaults = method.func_defaults if method.func_defaults else ()
    for i, default in enumerate(defaults, start = len(argumentNames) - len(defaults)):
        defaultsDict[argumentNames[i]] = default

    def newMethod(self, *args, **kwargs):
        # Use the positional arguments.
        for name, value in zip(argumentNames, args):
            setattr(self, name, value)

        # Add the key word arguments. If anything is missing, use the default.
        for name in argumentNames[len(args):]:
            setattr(self, name, kwargs.get(name, defaultsDict[name]))

        # Run whatever else the method needs to do.
        method(self, *args, **kwargs)

    return newMethod

快速演示。请注意，我使用位置参数a，使用默认值b和命名参数c。然后self，我打印所有3个引用，以显示在输入方法之前已正确分配了它们。

class A(object):
    @argumentsToAttributes
    def __init__(self, a, b = 'Invisible', c = 'Hello'):
        print(self.a)
        print(self.b)
        print(self.c)

A('Why', c = 'Nothing')

请注意，我的装饰器应使用任何方法，而不仅仅是__init__。

我在这里看不到这个答案，因此我想添加一下，因为我现在倾向于使用Python并发现了它。所述的Python教程（Python 2中在这种情况下）给出以下简单而有效的实施例：

class Employee:
    pass

john = Employee()  # Create an empty employee record

# Fill the fields of the record
john.name = 'John Doe'
john.dept = 'computer lab'
john.salary = 1000

即，创建一个空的类对象，然后实例化该字段，并动态添加字段。

这样做的好处是非常简单。缺点是它不是特别自我记录（预期的成员未在“定义”类中的任何位置列出），并且未设置的字段在访问时会引起问题。这两个问题可以通过以下方法解决：

class Employee:
    def __init__ (self):
        self.name = None # or whatever
        self.dept = None
        self.salary = None

现在，您至少可以一眼看出程序将期望哪些字段。

两者都容易出现错别字，john.slarly = 1000会成功。仍然可以。

这是一个使用类（从未实例化）保存数据的解决方案。我喜欢这种方式，几乎不需要打字，也不需要任何其他软件包。

class myStruct:
    field1 = "one"
    field2 = "2"

您以后可以根据需要添加更多字段：

myStruct.field3 = 3

要获取值，请照常访问这些字段：

>>> myStruct.field1
'one'

我个人也喜欢这个变体。它扩展了@dF的答案。

class struct:
    def __init__(self, *sequential, **named):
        fields = dict(zip(sequential, [None]*len(sequential)), **named)
        self.__dict__.update(fields)
    def __repr__(self):
        return str(self.__dict__)

它支持两种初始化模式（可以混合使用）：

# Struct with field1, field2, field3 that are initialized to None.
mystruct1 = struct("field1", "field2", "field3") 
# Struct with field1, field2, field3 that are initialized according to arguments.
mystruct2 = struct(field1=1, field2=2, field3=3)

此外，它的打印效果更好：

print(mystruct2)
# Prints: {'field3': 3, 'field1': 1, 'field2': 2}

以下对结构的解决方案的灵感来自namedtuple实现和一些先前的答案。但是，与namedtuple不同，它的值是可变的，但是就像名称/属性中不可变的c样式结构一样，而普通的类或dict则不是。

_class_template = """\
class {typename}:
def __init__(self, *args, **kwargs):
    fields = {field_names!r}

    for x in fields:
        setattr(self, x, None)            

    for name, value in zip(fields, args):
        setattr(self, name, value)

    for name, value in kwargs.items():
        setattr(self, name, value)            

def __repr__(self):
    return str(vars(self))

def __setattr__(self, name, value):
    if name not in {field_names!r}:
        raise KeyError("invalid name: %s" % name)
    object.__setattr__(self, name, value)            
"""

def struct(typename, field_names):

    class_definition = _class_template.format(
        typename = typename,
        field_names = field_names)

    namespace = dict(__name__='struct_%s' % typename)
    exec(class_definition, namespace)
    result = namespace[typename]
    result._source = class_definition

    return result

用法：

Person = struct('Person', ['firstname','lastname'])
generic = Person()
michael = Person('Michael')
jones = Person(lastname = 'Jones')


In [168]: michael.middlename = 'ben'
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-168-b31c393c0d67>", line 1, in <module>
michael.middlename = 'ben'

  File "<string>", line 19, in __setattr__

KeyError: 'invalid name: middlename'

有一个专门用于此目的的python包。见cstruct2py

cstruct2py是一个纯Python库，用于从C代码生成python类，并使用它们来打包和解压缩数据。该库可以解析C头（结构，联合，枚举和数组声明），并在python中进行仿真。生成的pythonic类可以解析和打包数据。

例如：

typedef struct {
  int x;
  int y;
} Point;

after generating pythonic class...
p = Point(x=0x1234, y=0x5678)
p.packed == "\x34\x12\x00\x00\x78\x56\x00\x00"

如何使用

首先，我们需要生成pythonic结构：

import cstruct2py
parser = cstruct2py.c2py.Parser()
parser.parse_file('examples/example.h')

现在我们可以从C代码导入所有名称：

parser.update_globals(globals())

我们也可以直接这样做：

A = parser.parse_string('struct A { int x; int y;};')

从C代码使用类型和定义

a = A()
a.x = 45
print a
buf = a.packed
b = A(buf)
print b
c = A('aaaa11112222', 2)
print c
print repr(c)

输出将是：

{'x':0x2d, 'y':0x0}
{'x':0x2d, 'y':0x0}
{'x':0x31316161, 'y':0x32323131}
A('aa111122', x=0x31316161, y=0x32323131)

克隆

对于克隆cstruct2py运行：

git clone https://github.com/st0ky/cstruct2py.git --recursive

我认为Python结构字典适合此要求。

d = dict{}
d[field1] = field1
d[field2] = field2
d[field2] = field3

https://stackoverflow.com/a/32448434/159695在Python3中不起作用。

https://stackoverflow.com/a/35993/159695可在Python3中使用。

我将其扩展为添加默认值。

class myStruct:
    def __init__(self, **kwds):
        self.x=0
        self.__dict__.update(kwds) # Must be last to accept assigned member variable.
    def __repr__(self):
        args = ['%s=%s' % (k, repr(v)) for (k,v) in vars(self).items()]
        return '%s(%s)' % ( self.__class__.__qualname__, ', '.join(args) )

a=myStruct()
b=myStruct(x=3,y='test')
c=myStruct(x='str')

>>> a
myStruct(x=0)
>>> b
myStruct(x=3, y='test')
>>> c
myStruct(x='str')

如果@dataclass没有3.7，并且需要可变性，则以下代码可能对您有用。它具有很好的自我说明性和IDE友好性（自动完成），可防止重复编写两次，易于扩展，并且测试所有实例变量是否已完全初始化非常简单：

class Params():
    def __init__(self):
        self.var1 : int = None
        self.var2 : str = None

    def are_all_defined(self):
        for key, value in self.__dict__.items():
            assert (value is not None), "instance variable {} is still None".format(key)
        return True


params = Params()
params.var1 = 2
params.var2 = 'hello'
assert(params.are_all_defined)

这是一个快速而肮脏的把戏：

>>> ms = Warning()
>>> ms.foo = 123
>>> ms.bar = 'akafrit'

如何运作？它只是重复使用内置类Warning（从派生Exception），并使用它，因为它是您自己定义的类。

优点是您不需要首先导入或定义任何内容，“警告”是一个简短的名称，并且还可以清楚地表明您正在做一些肮脏的事情，除了您的小型脚本之外，其他任何地方都不应使用。

顺便说一句，我试图找到一些更简单的东西，ms = object()但是没有（最后一个例子不起作用）。如果您有一个，我很感兴趣。

我发现做到这一点的最佳方法是使用自定义词典类，如本文中所述：https : //stackoverflow.com/a/14620633/8484485

如果需要iPython自动补全支持，只需定义dir（）函数，如下所示：

class AttrDict(dict):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(AttrDict, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.__dict__ = self
    def __dir__(self):
        return self.keys()

然后，您可以像这样定义伪结构：（此嵌套）

my_struct=AttrDict ({
    'com1':AttrDict ({
        'inst':[0x05],
        'numbytes':2,
        'canpayload':False,
        'payload':None
    })
})

然后，您可以像这样访问my_struct内的值：

print(my_struct.com1.inst)

=>[5]

NamedTuple很舒服。但没有人共享性能和存储空间。

from typing import NamedTuple
import guppy  # pip install guppy
import timeit


class User:
    def __init__(self, name: str, uid: int):
        self.name = name
        self.uid = uid


class UserSlot:
    __slots__ = ('name', 'uid')

    def __init__(self, name: str, uid: int):
        self.name = name
        self.uid = uid


class UserTuple(NamedTuple):
    # __slots__ = ()  # AttributeError: Cannot overwrite NamedTuple attribute __slots__
    name: str
    uid: int


def get_fn(obj, attr_name: str):
    def get():
        getattr(obj, attr_name)
    return get

if 'memory test':
    obj = [User('Carson', 1) for _ in range(1000000)]      # Cumulative: 189138883
    obj_slot = [UserSlot('Carson', 1) for _ in range(1000000)]          # 77718299  <-- winner
    obj_namedtuple = [UserTuple('Carson', 1) for _ in range(1000000)]   # 85718297
    print(guppy.hpy().heap())  # Run this function individually. 
    """
    Index  Count   %     Size   % Cumulative  % Kind (class / dict of class)
     0 1000000    24 112000000 34 112000000  34 dict of __main__.User
     1 1000000    24 64000000  19 176000000  53 __main__.UserTuple
     2 1000000    24 56000000  17 232000000  70 __main__.User
     3 1000000    24 56000000  17 288000000  87 __main__.UserSlot
     ...
    """

if 'performance test':
    obj = User('Carson', 1)
    obj_slot = UserSlot('Carson', 1)
    obj_tuple = UserTuple('Carson', 1)

    time_normal = min(timeit.repeat(get_fn(obj, 'name'), repeat=20))
    print(time_normal)  # 0.12550550000000005

    time_slot = min(timeit.repeat(get_fn(obj_slot, 'name'), repeat=20))
    print(time_slot)  # 0.1368690000000008

    time_tuple = min(timeit.repeat(get_fn(obj_tuple, 'name'), repeat=20))
    print(time_tuple)  # 0.16006120000000124

    print(time_tuple/time_slot)  # 1.1694481584580898  # The slot is almost 17% faster than NamedTuple on Windows. (Python 3.7.7)

如果您__dict__不使用，请在__slots__（更高的性能和存储空间）和NamedTuple（便于阅读和使用）之间进行选择

您可以查看这个链接（的用法槽 ），以获得更多的__slots__信息。