如果你正在使用Python3.5+，你可以使用jsons。(PyPi: https://pypi.org/project/jsons/)它将把你的对象(及其所有属性递归地)转换为字典。

import jsons

a_dict = jsons.dump(your_object)

或者如果你想要一个字符串:

a_str = jsons.dumps(your_object)

或者你的类实现了jsons。JsonSerializable:

a_dict = your_object.json

如果你正在使用Python3.5+，你可以使用jsons。(PyPi: https://pypi.org/project/jsons/)它将把你的对象(及其所有属性递归地)转换为字典。

import jsons

a_dict = jsons.dump(your_object)

或者如果你想要一个字符串:

a_str = jsons.dumps(your_object)

或者你的类实现了jsons。JsonSerializable:

a_dict = your_object.json

为了在10年前的火灾中再添加一个日志，我还将为这个任务提供数据类向导，假设您使用的是Python 3.6+。这可以很好地用于数据类，这实际上是3.7+版本的python内置模块。

dataclass-wizard库将把对象(及其所有属性递归地)转换为dict，并使用fromdict使反向(反序列化)非常简单。另外，这里是PyPi链接:https://pypi.org/project/dataclass-wizard/。

import dataclass_wizard
import dataclasses

@dataclasses.dataclass
class A:
    hello: str
    a_field: int

obj = A('world', 123)
a_dict = dataclass_wizard.asdict(obj)
# {'hello': 'world', 'aField': 123}

或者如果你想要一个字符串:

a_str = jsons.dumps(dataclass_wizard.asdict(obj))

或者您的类是否从dataclass_wizard扩展。JSONWizard:

a_str = your_object.to_json()

最后，标准库还支持Union类型的数据类，这基本上意味着可以将dict反序列化为类C1或C2的对象。例如:

from dataclasses import dataclass

from dataclass_wizard import JSONWizard

@dataclass
class Outer(JSONWizard):

    class _(JSONWizard.Meta):
        tag_key = 'tag'
        auto_assign_tags = True

    my_string: str
    inner: 'A | B'  # alternate syntax: `inner: typing.Union['A', 'B']`

@dataclass
class A:
    my_field: int

@dataclass
class B:
    my_field: str


my_dict = {'myString': 'test', 'inner': {'tag': 'B', 'myField': 'test'}}
obj = Outer.from_dict(my_dict)

# True
assert repr(obj) == "Outer(my_string='test', inner=B(my_field='test'))"

obj.to_json()
# {"myString": "test", "inner": {"myField": "test", "tag": "B"}}

一个非常简单的一行程序解决方案

import json

json.dumps(your_object, default=lambda __o: __o.__dict__)

结束!

下面是一个测试。

import json
from dataclasses import dataclass


@dataclass
class Company:
    id: int
    name: str

@dataclass
class User:
    id: int
    name: str
    email: str
    company: Company


company = Company(id=1, name="Example Ltd")
user = User(id=1, name="John Doe", email="john@doe.net", company=company)


json.dumps(user, default=lambda __o: __o.__dict__)

输出:

{
  "id": 1, 
  "name": "John Doe", 
  "email": "john@doe.net", 
  "company": {
    "id": 1, 
    "name": "Example Ltd"
  }
}

如果你能够安装一个软件包，我建议你试试dill，它在我的项目中工作得很好。这个包的一个优点是它具有与pickle相同的接口，因此如果您已经在项目中使用了pickle，则可以简单地替换为dill并查看脚本是否运行，而无需更改任何代码。所以这是一个非常便宜的解决方案!

(完全反披露:我与莳萝项目没有任何关联，也从未参与过。)

安装包:

pip install dill

然后编辑你的代码导入莳萝而不是pickle:

# import pickle
import dill as pickle

运行脚本，看看它是否有效。(如果是的话，你可能想要清理你的代码，这样你就不再隐藏pickle模块的名字了!)

关于dill可以和不能序列化的数据类型的一些细节，来自项目页面:

dill can pickle the following standard types: none, type, bool, int, long, float, complex, str, unicode, tuple, list, dict, file, buffer, builtin, both old and new style classes, instances of old and new style classes, set, frozenset, array, functions, exceptions dill can also pickle more ‘exotic’ standard types: functions with yields, nested functions, lambdas, cell, method, unboundmethod, module, code, methodwrapper, dictproxy, methoddescriptor, getsetdescriptor, memberdescriptor, wrapperdescriptor, xrange, slice, notimplemented, ellipsis, quit dill cannot yet pickle these standard types: frame, generator, traceback

加拉科给出了一个非常简洁的答案。我需要修复一些小的东西，但这是有效的:

Code

# Your custom class
class MyCustom(object):
    def __json__(self):
        return {
            'a': self.a,
            'b': self.b,
            '__python__': 'mymodule.submodule:MyCustom.from_json',
        }

    to_json = __json__  # supported by simplejson

    @classmethod
    def from_json(cls, json):
        obj = cls()
        obj.a = json['a']
        obj.b = json['b']
        return obj

# Dumping and loading
import simplejson

obj = MyCustom()
obj.a = 3
obj.b = 4

json = simplejson.dumps(obj, for_json=True)

# Two-step loading
obj2_dict = simplejson.loads(json)
obj2 = MyCustom.from_json(obj2_dict)

# Make sure we have the correct thing
assert isinstance(obj2, MyCustom)
assert obj2.__dict__ == obj.__dict__

注意，加载需要两个步骤。现在是__python__属性 未使用。

这种情况有多普遍?

使用AlJohri的方法，我检查了流行的方法:

序列化(Python -> JSON):

To_json: 266,595 on 2018-06-27 toJSON: 96,307 on 2018-06-27 __json__: 8504 on 2018-06-27 For_json: 6937 on 2018-06-27

反序列化(JSON -> Python):

From_json: 226,101 on 2018-06-27