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

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"
}

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"}}

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。

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。

TLDR:复制-粘贴下面的选项1或选项2

真正的/完整的答案:让Pythons json模块与你的类一起工作

AKA,求解:json。dump ({"thing": YOUR_CLASS()})


解释:

Yes, a good reliable solution exists No, there is no python "official" solution By official solution, I mean there is no way (as of 2023) to add a method to your class (like toJSON in JavaScript) and/or no way to register your class with the built-in json module. When something like json.dumps([1,2, your_obj]) is executed, python doesn't check a lookup table or object method. I'm not sure why other answers don't explain this The closest official approach is probably andyhasit's answer which is to inherit from a dictionary. However, inheriting from a dictionary doesn't work very well for many custom classes like AdvancedDateTime, or pytorch tensors. The ideal workaround is this: Mutate json.dumps (affects everywhere, even pip modules that import json) Add def __json__(self) method to your class



选项1:让一个模块来做补丁


PIP安装json-fix (扩展+包装版FancyJohn的回答,谢谢@FancyJohn)

your_class_definition.py

import json_fix

class YOUR_CLASS:
    def __json__(self):
        # YOUR CUSTOM CODE HERE
        #    you probably just want to do:
        #        return self.__dict__
        return "a built-in object that is naturally json-able"

这是它。

使用示例:

from your_class_definition import YOUR_CLASS
import json

json.dumps([1,2, YOUR_CLASS()], indent=0)
# '[\n1,\n2,\n"a built-in object that is naturally json-able"\n]'

生成json。dump适用于Numpy数组,Pandas DataFrames和其他第三方对象,请参阅模块(只有大约2行代码,但需要解释)。




它是如何工作的?嗯…

选项2:补丁json。把你自己


注意:这种方法是简化的,它在已知的edgcase上失败(例如:如果你的自定义类继承了dict或其他内置类),并且它错过了控制外部类的json行为(numpy数组,datetime, dataframes,张量等)。

some_file_thats_imported_before_your_class_definitions.py

# Step: 1
# create the patch
from json import JSONEncoder
def wrapped_default(self, obj):
    return getattr(obj.__class__, "__json__", wrapped_default.default)(obj)
wrapped_default.default = JSONEncoder().default
   
# apply the patch
JSONEncoder.original_default = JSONEncoder.default
JSONEncoder.default = wrapped_default

your_class_definition.py

# Step 2
class YOUR_CLASS:
    def __json__(self, **options):
        # YOUR CUSTOM CODE HERE
        #    you probably just want to do:
        #        return self.__dict__
        return "a built-in object that is natually json-able"

_

其他答案似乎都是“序列化自定义对象的最佳实践/方法”

在这里的文档中已经介绍过了(搜索“complex”可以找到编码复数的例子)