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
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。
其他回答
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。
当我试图将Peewee的模型存储到PostgreSQL JSONField时,我遇到了这个问题。
在苦苦挣扎了一段时间后,这是通解。
我的解决方案的关键是浏览Python的源代码,并意识到代码文档(这里描述的)已经解释了如何扩展现有的json。转储以支持其他数据类型。
假设你现在有一个模型,其中包含一些不能序列化为JSON的字段,并且包含JSON字段的模型最初看起来是这样的:
class SomeClass(Model):
json_field = JSONField()
只需要像这样定义一个自定义JSONEncoder:
class CustomJsonEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, SomeTypeUnsupportedByJsonDumps):
return < whatever value you want >
return json.JSONEncoder.default(self, obj)
@staticmethod
def json_dumper(obj):
return json.dumps(obj, cls=CustomJsonEncoder)
然后像下面这样在你的JSONField中使用它:
class SomeClass(Model):
json_field = JSONField(dumps=CustomJsonEncoder.json_dumper)
键是上面的默认(self, obj)方法。对于每一个……你从Python收到的不是JSON序列化的投诉,只需添加代码来处理不可序列化的JSON类型(如Enum或datetime)
例如,下面是我如何支持从Enum继承的类:
class TransactionType(Enum):
CURRENT = 1
STACKED = 2
def default(self, obj):
if isinstance(obj, TransactionType):
return obj.value
return json.JSONEncoder.default(self, obj)
最后,使用上面实现的代码,您可以将任何Peewee模型转换为如下所示的json可序列化对象:
peewee_model = WhateverPeeweeModel()
new_model = SomeClass()
new_model.json_field = model_to_dict(peewee_model)
虽然上面的代码(在某种程度上)是针对Peewee的,但我认为:
它一般适用于其他orm (Django等) 如果你理解json。dump可以工作,这个解决方案一般也适用于Python(无ORM)
有任何问题,请在评论区留言。谢谢!
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')
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。
一个非常简单的一行程序解决方案
import json
json.dumps(your_object, default=lambda __o: __o.__dict__)
结束!
下面是一个测试。
import json
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Company:
id: int
name: str
@dataclass
class User:
id: int
name: str
email: str
company: Company
company = Company(id=1, name="Example Ltd")
user = User(id=1, name="John Doe", email="john@doe.net", company=company)
json.dumps(user, default=lambda __o: __o.__dict__)
输出:
{
"id": 1,
"name": "John Doe",
"email": "john@doe.net",
"company": {
"id": 1,
"name": "Example Ltd"
}
}