正如在许多其他答案中提到的，您可以将函数传递给json。转储将不是默认支持的类型之一的对象转换为受支持的类型。令人惊讶的是，他们都没有提到最简单的情况，即使用内置函数vars将对象转换为包含其所有属性的dict:

json.dumps(obj, default=vars)

注意，这只涵盖了基本的情况，如果你需要对某些类型进行更具体的序列化(例如排除某些属性或没有__dict__属性的对象)，你需要使用自定义函数或JSONEncoder，如其他答案中所述。

基于Quinten Cabo的回答:

def sterilize(obj):
    """Make an object more ameniable to dumping as json
    """
    if type(obj) in (str, float, int, bool, type(None)):
        return obj
    elif isinstance(obj, dict):
        return {k: sterilize(v) for k, v in obj.items()}
    list_ret = []
    dict_ret = {}
    for a in dir(obj):
        if a == '__iter__' and callable(obj.__iter__):
            list_ret.extend([sterilize(v) for v in obj])
        elif a == '__dict__':
            dict_ret.update({k: sterilize(v) for k, v in obj.__dict__.items() if k not in ['__module__', '__dict__', '__weakref__', '__doc__']})
        elif a not in ['__doc__', '__module__']:
            aval = getattr(obj, a)
            if type(aval) in (str, float, int, bool, type(None)):
                dict_ret[a] = aval
            elif a != '__class__' and a != '__objclass__' and isinstance(aval, type):
                dict_ret[a] = sterilize(aval)
    if len(list_ret) == 0:
        if len(dict_ret) == 0:
            return repr(obj)
        return dict_ret
    else:
        if len(dict_ret) == 0:
            return list_ret
    return (list_ret, dict_ret)

区别在于

Works for any iterable instead of just list and tuple (it works for NumPy arrays, etc.) Works for dynamic types (ones that contain a __dict__). Includes native types float and None so they don't get converted to string. Classes that have __dict__ and members will mostly work (if the __dict__ and member names collide, you will only get one - likely the member) Classes that are lists and have members will look like a tuple of the list and a dictionary Python3 (that isinstance() call may be the only thing that needs changing)

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

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。

正如在许多其他答案中提到的，您可以将函数传递给json。转储将不是默认支持的类型之一的对象转换为受支持的类型。令人惊讶的是，他们都没有提到最简单的情况，即使用内置函数vars将对象转换为包含其所有属性的dict:

json.dumps(obj, default=vars)

注意，这只涵盖了基本的情况，如果你需要对某些类型进行更具体的序列化(例如排除某些属性或没有__dict__属性的对象)，你需要使用自定义函数或JSONEncoder，如其他答案中所述。

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。