这对我来说很有效:

class JsonSerializable(object):

    def serialize(self):
        return json.dumps(self.__dict__)

    def __repr__(self):
        return self.serialize()

    @staticmethod
    def dumper(obj):
        if "serialize" in dir(obj):
            return obj.serialize()

        return obj.__dict__

然后

class FileItem(JsonSerializable):
    ...

and

log.debug(json.dumps(<my object>, default=JsonSerializable.dumper, indent=2))

只需要像这样添加to_json方法到你的类中:

def to_json(self):
  return self.message # or how you want it to be serialized

然后将这段代码(来自这个答案)添加到所有内容的顶部:

from json import JSONEncoder

def _default(self, obj):
    return getattr(obj.__class__, "to_json", _default.default)(obj)

_default.default = JSONEncoder().default
JSONEncoder.default = _default

这将会在导入json模块时monkey-patch，所以 JSONEncoder.default()自动检查特殊的to_json() 方法，并使用它对找到的对象进行编码。

就像Onur说的，但是这次你不需要更新项目中的每个json.dumps()。

我喜欢Onur的答案，但会扩展到包括一个可选的toJSON()方法，用于对象序列化自己:

def dumper(obj):
    try:
        return obj.toJSON()
    except:
        return obj.__dict__
print json.dumps(some_big_object, default=dumper, indent=2)

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"}'

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。