如何使一个Python类序列化?
class FileItem:
def __init__(self, fname):
self.fname = fname
尝试序列化为JSON:
>>> import json
>>> x = FileItem('/foo/bar')
>>> json.dumps(x)
TypeError: Object of type 'FileItem' is not JSON serializable
如何使一个Python类序列化?
class FileItem:
def __init__(self, fname):
self.fname = fname
尝试序列化为JSON:
>>> import json
>>> x = FileItem('/foo/bar')
>>> json.dumps(x)
TypeError: Object of type 'FileItem' is not JSON serializable
当前回答
你们为什么要把事情搞得这么复杂?这里有一个简单的例子:
#!/usr/bin/env python3
import json
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
first: str
last: str
age: int
@property
def __json__(self):
return {
"name": f"{self.first} {self.last}",
"age": self.age
}
john = Person("John", "Doe", 42)
print(json.dumps(john, indent=4, default=lambda x: x.__json__))
这样你也可以序列化嵌套类,因为__json__返回一个python对象而不是字符串。不需要使用JSONEncoder,因为使用简单lambda的默认参数也可以很好地工作。
我使用@property代替了一个简单的函数,因为这样感觉更自然和现代。@dataclass也只是一个例子,它也适用于“普通”类。
其他回答
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()。
下面是一个简单功能的简单解决方案:
.toJSON()方法
实现一个序列化器方法,而不是一个JSON可序列化类:
import json
class Object:
def toJSON(self):
return json.dumps(self, default=lambda o: o.__dict__,
sort_keys=True, indent=4)
所以你只需调用它来序列化:
me = Object()
me.name = "Onur"
me.age = 35
me.dog = Object()
me.dog.name = "Apollo"
print(me.toJSON())
将输出:
{
"age": 35,
"dog": {
"name": "Apollo"
},
"name": "Onur"
}
Jsonweb似乎是我的最佳解决方案。参见http://www.jsonweb.info/en/latest/
from jsonweb.encode import to_object, dumper
@to_object()
class DataModel(object):
def __init__(self, id, value):
self.id = id
self.value = value
>>> data = DataModel(5, "foo")
>>> dumper(data)
'{"__type__": "DataModel", "id": 5, "value": "foo"}'
Json在它可以打印的对象方面受到限制,而jsonpickle(你可能需要一个PIP安装jsonpickle)在它不能缩进文本方面受到限制。如果你想检查一个你不能改变类的对象的内容,我仍然找不到比:
import json
import jsonpickle
...
print json.dumps(json.loads(jsonpickle.encode(object)), indent=2)
注意:他们仍然不能打印对象方法。
你们为什么要把事情搞得这么复杂?这里有一个简单的例子:
#!/usr/bin/env python3
import json
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
first: str
last: str
age: int
@property
def __json__(self):
return {
"name": f"{self.first} {self.last}",
"age": self.age
}
john = Person("John", "Doe", 42)
print(json.dumps(john, indent=4, default=lambda x: x.__json__))
这样你也可以序列化嵌套类,因为__json__返回一个python对象而不是字符串。不需要使用JSONEncoder,因为使用简单lambda的默认参数也可以很好地工作。
我使用@property代替了一个简单的函数,因为这样感觉更自然和现代。@dataclass也只是一个例子,它也适用于“普通”类。