Json在它可以打印的对象方面受到限制，而jsonpickle(你可能需要一个PIP安装jsonpickle)在它不能缩进文本方面受到限制。如果你想检查一个你不能改变类的对象的内容，我仍然找不到比:

 import json
 import jsonpickle
 ...
 print  json.dumps(json.loads(jsonpickle.encode(object)), indent=2)

注意:他们仍然不能打印对象方法。

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)

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!

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"}}

这是我的3美分… 这演示了一个树状python对象的显式json序列化。 注意:如果你真的想要这样的代码，你可以使用twisted FilePath类。

import json, sys, os

class File:
    def __init__(self, path):
        self.path = path

    def isdir(self):
        return os.path.isdir(self.path)

    def isfile(self):
        return os.path.isfile(self.path)

    def children(self):        
        return [File(os.path.join(self.path, f)) 
                for f in os.listdir(self.path)]

    def getsize(self):        
        return os.path.getsize(self.path)

    def getModificationTime(self):
        return os.path.getmtime(self.path)

def _default(o):
    d = {}
    d['path'] = o.path
    d['isFile'] = o.isfile()
    d['isDir'] = o.isdir()
    d['mtime'] = int(o.getModificationTime())
    d['size'] = o.getsize() if o.isfile() else 0
    if o.isdir(): d['children'] = o.children()
    return d

folder = os.path.abspath('.')
json.dump(File(folder), sys.stdout, default=_default)

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。