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
解决这个问题有很多方法。'ObjDict' (pip install object)是另一个。重点是提供像javascript一样的对象,它也可以像字典一样最好地处理从JSON加载的数据,但还有其他功能也很有用。这为原始问题提供了另一种解决方案。
其他回答
Kyle Delaney的评论是正确的,所以我尝试使用https://stackoverflow.com/a/15538391/1497139以及https://stackoverflow.com/a/10254820/1497139的改进版本
创建一个“JSONAble”mixin。
因此,要使一个类JSON可序列化使用“JSONAble”作为超类,并调用:
instance.toJSON()
or
instance.asJSON()
对于这两种方法。您还可以使用本文提供的其他方法扩展JSONAble类。
家庭和个人单元测试样本的测试示例结果如下:
toJSOn ():
{
"members": {
"Flintstone,Fred": {
"firstName": "Fred",
"lastName": "Flintstone"
},
"Flintstone,Wilma": {
"firstName": "Wilma",
"lastName": "Flintstone"
}
},
"name": "The Flintstones"
}
asJSOn ():
{'name': 'The Flintstones', 'members': {'Flintstone,Fred': {'firstName': 'Fred', 'lastName': 'Flintstone'}, 'Flintstone,Wilma': {'firstName': 'Wilma', 'lastName': 'Flintstone'}}}
使用家庭和个人样本进行单元测试
def testJsonAble(self):
family=Family("The Flintstones")
family.add(Person("Fred","Flintstone"))
family.add(Person("Wilma","Flintstone"))
json1=family.toJSON()
json2=family.asJSON()
print(json1)
print(json2)
class Family(JSONAble):
def __init__(self,name):
self.name=name
self.members={}
def add(self,person):
self.members[person.lastName+","+person.firstName]=person
class Person(JSONAble):
def __init__(self,firstName,lastName):
self.firstName=firstName;
self.lastName=lastName;
JSONAble .py定义JSONAble mixin
'''
Created on 2020-09-03
@author: wf
'''
import json
class JSONAble(object):
'''
mixin to allow classes to be JSON serializable see
https://stackoverflow.com/questions/3768895/how-to-make-a-class-json-serializable
'''
def __init__(self):
'''
Constructor
'''
def toJSON(self):
return json.dumps(self, default=lambda o: o.__dict__,
sort_keys=True, indent=4)
def getValue(self,v):
if (hasattr(v, "asJSON")):
return v.asJSON()
elif type(v) is dict:
return self.reprDict(v)
elif type(v) is list:
vlist=[]
for vitem in v:
vlist.append(self.getValue(vitem))
return vlist
else:
return v
def reprDict(self,srcDict):
'''
get my dict elements
'''
d = dict()
for a, v in srcDict.items():
d[a]=self.getValue(v)
return d
def asJSON(self):
'''
recursively return my dict elements
'''
return self.reprDict(self.__dict__)
您将发现这些方法现在集成在https://github.com/WolfgangFahl/pyLoDStorage项目中,该项目可在https://pypi.org/project/pylodstorage/上获得
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
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"}}
另一种选择是将JSON转储打包到它自己的类中:
import json
class FileItem:
def __init__(self, fname):
self.fname = fname
def __repr__(self):
return json.dumps(self.__dict__)
或者,更好的是,从JsonSerializable类继承FileItem类:
import json
class JsonSerializable(object):
def toJson(self):
return json.dumps(self.__dict__)
def __repr__(self):
return self.toJson()
class FileItem(JsonSerializable):
def __init__(self, fname):
self.fname = fname
测试:
>>> f = FileItem('/foo/bar')
>>> f.toJson()
'{"fname": "/foo/bar"}'
>>> f
'{"fname": "/foo/bar"}'
>>> str(f) # string coercion
'{"fname": "/foo/bar"}'
要添加另一个选项:您可以使用attrs包和asdict方法。
class ObjectEncoder(JSONEncoder):
def default(self, o):
return attr.asdict(o)
json.dumps(objects, cls=ObjectEncoder)
然后再转换回去
def from_json(o):
if '_obj_name' in o:
type_ = o['_obj_name']
del o['_obj_name']
return globals()[type_](**o)
else:
return o
data = JSONDecoder(object_hook=from_json).decode(data)
类看起来像这样
@attr.s
class Foo(object):
x = attr.ib()
_obj_name = attr.ib(init=False, default='Foo')