前几天我遇到了这个问题，并为Python对象实现了一个更通用的Encoder版本，可以处理嵌套对象和继承字段:

import json
import inspect

class ObjectEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if hasattr(obj, "to_json"):
            return self.default(obj.to_json())
        elif hasattr(obj, "__dict__"):
            d = dict(
                (key, value)
                for key, value in inspect.getmembers(obj)
                if not key.startswith("__")
                and not inspect.isabstract(value)
                and not inspect.isbuiltin(value)
                and not inspect.isfunction(value)
                and not inspect.isgenerator(value)
                and not inspect.isgeneratorfunction(value)
                and not inspect.ismethod(value)
                and not inspect.ismethoddescriptor(value)
                and not inspect.isroutine(value)
            )
            return self.default(d)
        return obj

例子:

class C(object):
    c = "NO"
    def to_json(self):
        return {"c": "YES"}

class B(object):
    b = "B"
    i = "I"
    def __init__(self, y):
        self.y = y
        
    def f(self):
        print "f"

class A(B):
    a = "A"
    def __init__(self):
        self.b = [{"ab": B("y")}]
        self.c = C()

print json.dumps(A(), cls=ObjectEncoder, indent=2, sort_keys=True)

结果:

{
  "a": "A", 
  "b": [
    {
      "ab": {
        "b": "B", 
        "i": "I", 
        "y": "y"
      }
    }
  ], 
  "c": {
    "c": "YES"
  }, 
  "i": "I"
}

如果你不介意为它安装一个包，你可以使用json-tricks:

pip install json-tricks

之后，你只需要从json_tricks导入dump(s)而不是json，它通常会工作:

from json_tricks import dumps
json_str = dumps(cls_instance, indent=4)

这将给

{
        "__instance_type__": [
                "module_name.test_class",
                "MyTestCls"
        ],
        "attributes": {
                "attr": "val",
                "dct_attr": {
                        "hello": 42
                }
        }
}

基本上就是这样!

这在一般情况下会很有效。有一些例外，例如，如果特殊的事情发生在__new__中，或者更多的元类魔法正在发生。

显然加载也可以(否则有什么意义):

from json_tricks import loads
json_str = loads(json_str)

这确实假设module_name.test_class。MyTestCls可以导入，并且没有以不兼容的方式进行更改。您将返回一个实例，而不是某个字典或其他东西，它应该是您转储的实例的相同副本。

如果你想自定义一些东西是如何(反)序列化的，你可以添加特殊的方法到你的类，像这样:

class CustomEncodeCls:
        def __init__(self):
                self.relevant = 42
                self.irrelevant = 37

        def __json_encode__(self):
                # should return primitive, serializable types like dict, list, int, string, float...
                return {'relevant': self.relevant}

        def __json_decode__(self, **attrs):
                # should initialize all properties; note that __init__ is not called implicitly
                self.relevant = attrs['relevant']
                self.irrelevant = 12

其中仅序列化部分属性参数，作为示例。

作为免费的奖励，你可以获得numpy数组、日期和时间、有序地图的(反)序列化，以及在json中包含注释的能力。

免责声明:我创建了json_tricks，因为我遇到了与您相同的问题。

对于更复杂的类，您可以考虑使用jsonpickle工具:

jsonpickle is a Python library for serialization and deserialization of complex Python objects to and from JSON. The standard Python libraries for encoding Python into JSON, such as the stdlib’s json, simplejson, and demjson, can only handle Python primitives that have a direct JSON equivalent (e.g. dicts, lists, strings, ints, etc.). jsonpickle builds on top of these libraries and allows more complex data structures to be serialized to JSON. jsonpickle is highly configurable and extendable–allowing the user to choose the JSON backend and add additional backends.

(链接到PyPi上的jsonpickle)

为了给这场11年的大火再添一根柴，我想要一个满足以下条件的解决方案:

只允许使用json.dumps(obj)序列化类FileItem的实例 允许FileItem实例具有属性:FileItem .fname 允许FileItem实例提供给任何库，使用json.dumps(obj)序列化它 不需要将任何其他字段传递给json。转储(如自定义序列化器)

IE:

fileItem = FileItem('filename.ext')
assert json.dumps(fileItem) == '{"fname": "filename.ext"}'
assert fileItem.fname == 'filename.ext'

我的解决方案是:

obj的类是否继承自dict 将每个对象属性映射到底层字典

class FileItem(dict):
    def __init__(self, fname):
        self['fname'] = fname

    #fname property
    fname: str = property()
    @fname.getter
    def fname(self):
        return self['fname']

    @fname.setter
    def fname(self, value: str):
        self['fname'] = value

    #Repeat for other properties

是的，如果你有很多属性，这有点冗长，但它是JSONSerializable，它的行为像一个对象，你可以把它给任何库，去json.dumps(obj)它。

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

只需要像这样添加to_json方法到你的类中:

def to_json(self):
  return self.message # or how you want it to be serialized

然后将这段代码(来自这个答案)添加到所有内容的顶部:

from json import JSONEncoder

def _default(self, obj):
    return getattr(obj.__class__, "to_json", _default.default)(obj)

_default.default = JSONEncoder().default
JSONEncoder.default = _default

这将会在导入json模块时monkey-patch，所以 JSONEncoder.default()自动检查特殊的to_json() 方法，并使用它对找到的对象进行编码。

就像Onur说的，但是这次你不需要更新项目中的每个json.dumps()。