python 中的 easydict

写在前面：当遇到一个陌生的python第三方库时，可以去pypi这个主页查看描述以迅速入门！
或

import time

dir（time）

　　

easydict的作用：可以使得以属性的方式去访问字典的值！

>>> from easydict import EasyDict as edict

>>> d = edict({'foo':3, 'bar':{'x':1, 'y':2}})

>>> d.foo

3

>>> d.bar.x

1

>>> d = edict(foo=3)

>>> d.foo

3

　解析json目录时很有

>>> from easydict import EasyDict as edict

>>> from simplejson import loads

>>> j = """{

"Buffer": 12,

"List1": [

{"type" : "point", "coordinates" : [100.1,54.9] },

{"type" : "point", "coordinates" : [109.4,65.1] },

{"type" : "point", "coordinates" : [115.2,80.2] },

{"type" : "point", "coordinates" : [150.9,97.8] }

]

}"""

>>> d = edict(loads(j))

>>> d.Buffer

12

>>> d.List1[0].coordinates[1]

54.9

　　

也可以这样用

 

>>> d = EasyDict()

>>> d.foo = 3

>>> d.foo

3

>>> d = EasyDict(log=False)

>>> d.debug = True

>>> d.items()

[('debug', True), ('log', False)]

>>> class Flower(EasyDict):

... power = 1

...

>>> f = Flower({'height': 12})

>>> f.power

1

>>> f['power']

1

　　

---

EasyDict可以让你像访问属性一样访问dict里的变量。

1. 问题

d = {'foo':3, 'bar':{'x':1, 'y':2}}
print(d['foo']) # 如何想要访问字典的元素需要这么写
print(d['bar']['y']) # 如果想要继续访问字典中字典的元素需要使用二维数组
# print(d.foo) 这样写会出错哦！

　　

输出：

3
2

但是感觉这样太麻烦了，有没有更简单的方法使用字典了？

2. 解决方法
我们可以使用easydict模块！

from easydict import EasyDict as edict
easy = edict(d = {'foo':3, 'bar':{'x':1, 'y':2}}) # 将普通的字典传入到edict()
print(easy['foo']) # 这是传统的方法
print(easy.foo) # 这是我们使用easydict输出二者结果是一样的，但是可以更为方便的使用字典了
print(easy.bar.x) # 我们也是可以很方便的使用字典中字典的元素了

　　

输出：

3
3
1

3. Easydict的其他用法
3. 1.设置属性

from easydict import EasyDict as edict
d = edict() # 这个是输出{}
d.foo = 3 # 我们可以直接赋值语句对字典元素进行创建
d.bar = {'prob':'value'} # 另外我们也可以创建字典中的字典
d.bar.prob = 'newer' # 另外我们也可以很方便的修改字典中元素的值
print(d)

　　

输出：

{'foo': 3, 'bar': {'prob': 'newer'}}
1
3.2 在深度学习中往往利用easydict建立一个全局的变量

from easydict import EasyDict as edict
config = edict()
config.TRAIN = edict() # 创建一个字典，key是Train,值是{}
config.Test = edict()
# config.TRAIN = {} # 这个和上面的那句话是等价的，相当于创建一个字典的key
config.TRAIN.batch_size = 25 # 然后在里面写值,表示Train里面的value也是一个字典
config.TRAIN.early_stopping_num = 10
config.TRAIN.lr = 0.0001
print(config)

　　

输出：

{'TRAIN': {'batch_size': 25, 'early_stopping_num': 10, 'lr': 0.0001}, 'Test': {}}
1
参考文章

1. easydict官方网站
2. ipython笔记

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作者：alxe_made
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/alxe_made/article/details/80507415
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