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

我选择使用装饰器来解决datetime对象序列化问题。 这是我的代码:

#myjson.py
#Author: jmooremcc 7/16/2017

import json
from datetime import datetime, date, time, timedelta
"""
This module uses decorators to serialize date objects using json
The filename is myjson.py
In another module you simply add the following import statement:
    from myjson import json

json.dumps and json.dump will then correctly serialize datetime and date 
objects
"""

def json_serial(obj):
    """JSON serializer for objects not serializable by default json code"""

    if isinstance(obj, (datetime, date)):
        serial = str(obj)
        return serial
    raise TypeError ("Type %s not serializable" % type(obj))


def FixDumps(fn):
    def hook(obj):
        return fn(obj, default=json_serial)

    return hook

def FixDump(fn):
    def hook(obj, fp):
        return fn(obj,fp, default=json_serial)

    return hook


json.dumps=FixDumps(json.dumps)
json.dump=FixDump(json.dump)


if __name__=="__main__":
    today=datetime.now()
    data={'atime':today, 'greet':'Hello'}
    str=json.dumps(data)
    print str

通过导入上述模块，我的其他模块以正常的方式(没有指定默认关键字)使用json来序列化包含日期时间对象的数据。datetime序列化器代码会自动为json调用。Dumps和json.dump。

任何人都想在没有外部库的情况下使用基本转换，这只是如何使用以下方式覆盖自定义类的__iter__ & __str__函数。

class JSONCustomEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        return obj.__dict__


class Student:
    def __init__(self, name: str, slug: str):
        self.name = name
        self.age = age

    def __iter__(self):
        yield from {
            "name": self.name,
            "age": self.age,
        }.items()

    def __str__(self):
        return json.dumps(
            self.__dict__, cls=JSONCustomEncoder, ensure_ascii=False
        )

通过在dict()中进行包装来使用该对象，从而保留数据。

s = Student("aman", 24)
dict(s)

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

class DObject(json.JSONEncoder):
    def delete_not_related_keys(self, _dict):
        for key in ["skipkeys", "ensure_ascii", "check_circular", "allow_nan", "sort_keys", "indent"]:
            try:
                del _dict[key]
            except:
                continue

    def default(self, o):
        if hasattr(o, '__dict__'):
            my_dict = o.__dict__.copy()
            self.delete_not_related_keys(my_dict)
            return my_dict
        else:
            return o

a = DObject()
a.name = 'abdul wahid'
b = DObject()
b.name = a

print(json.dumps(b, cls=DObject))

我最喜欢Lost Koder的方法。当我试图序列化成员/方法不可序列化的更复杂的对象时，我遇到了问题。这是我的实现，工作在更多的对象:

class Serializer(object):
    @staticmethod
    def serialize(obj):
        def check(o):
            for k, v in o.__dict__.items():
                try:
                    _ = json.dumps(v)
                    o.__dict__[k] = v
                except TypeError:
                    o.__dict__[k] = str(v)
            return o
        return json.dumps(check(obj).__dict__, indent=2)