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很多时候我都遇到需要把一些C或者C++的程序转换成Python，或者在制作Python程序时候需要创建和C/C++程序中对应的数据结构。

例如，我的C程序中有这样一个结构(名字叫HEADER)：

struct HEADER

{

int version;

double var;

char * desc;

};

现在我在Python中也需要使用这个结构(例如，这是一个二进制文件的头信息，我需要读取这个二进制文件；或者这个struct中的信息我在python程序中也需要保留)。

当然Python是无所不能的，你可以有无数种方式来生成并存储这些数据。最简单的，你可以创建一个列表或者dict，很轻松就可以完成任务。但是这里有一个更简便也灵活得多的方法，这得益于我参考互联网上的相关文档并加上一些自己的思考。

具体做法是创建一个python类，并利用python类自带的字典属性来保存数据。因此我们不需要显示地创建一个词典。看：

class Header:

def __init__(self,**data)：

self.__dict__.update(data)

对就是这些了，就是这么简单。解释一下细节：

首先，这个类是一个python的老式类(具体参见下文)，创建时候系统给他创建了一个内置的dict对象，可以通过self.__dict__来访问到。

__init__这个函数是这个类实例化时一定会呼叫的函数，所以我们加了一个参数data给他，来传递我们要存储的所有数据。

data前面的两个星号意思是我们给他的所有data都会被组合成一个dict对象传给函数，data中数据的个数是任意多的。

update函数的调用保证了在我们生成这个类实例的时候，这个内置字典会记录我们送给他的所有参数。

看看用法吧：

1. 实例化

>>> h=Header(version=var1, var=var2, desc="something")

2. 看看那些结构值都存储好没有：

>>> h.version

var1

>>> h.var

var2

>>> h.desc

something

哈，没问题哦，就像使用C结构一样容易。 至此好像任务已经完成了，但是稍等还有一点问题，

如果我们需要给这个存储的“结构”添加点成员怎么做？

太容易不过了，因为我们把数据都存放在一个python类的字典对象中，这比直接存储在一个独立的dict对象中要好。

为什么呢？好处是我们可以随时给一个不存在的类属性分配值，这个类属性会自动在类的内置词典中创建。看：

刚才那个类实例h是没有叫 any 这个名字的‘属性’的，也就是

>>> h.any 没有值

但是我们可以简单的在h创建以后加入它，只要这样

>>> h.any = "anything"

OK, 以后你就可以使用h.any了，很灵活吧。

可是这种灵活性有的时候并不是我们希望的。比如，我们不希望这个Header中的数据成员数目被改动，只要一些预设值！这时上面的灵活性就成了不希

望的结果，因为这个结构中保存数据的个数是可以随时调整的。Python是可以完成这个附加任务的，一个简单的方法是使用python的新型类，也就是继

承于object类的子类。使用新型类的好处是，我们可以添加一个隐含成员__slots__，当这个属性存在时，这个类的『实例』是没有内置字典的！也

就是说，我们不能给这个实例化的对象随意添加成员变量，它所拥有的属性是在类成员__slots__中规定好的，不能添加删除了。但是slots中规定属

性的值还是可以改变的。这样完美实现的我们的要求。

下面看看具体实现：

class Header(object): #新式类

__slots__=['version','var', 'desc']

def __init__(self, **data):

for i, key in enumerate(self.__slots__):

self.__slots__[i] = data[key]

吼，这次好了，可以随意创建一个实例，但是只能用那三个定义好的属性，添加新的是不允许的，这样可以保证我们定义‘结构’的‘安全性’。

就说这些，其实问题是很简单的，你当然可以简单地用一个字典实现，但是还是那句话，不够灵活(添加新成员要呼叫字典的方法才行，或者不能限制成员)，但是上面的类可以实现。