你知道预期产量是多少吗?例如，这个可以吗?

>>> f  = FileItem("/foo/bar")
>>> magic(f)
'{"fname": "/foo/bar"}'

在这种情况下，你只需调用json.dumps(f.__dict__)。

如果您想要更多自定义输出，那么您必须继承JSONEncoder并实现您自己的自定义序列化。

对于一个简单的例子，请参见下面。

>>> from json import JSONEncoder
>>> class MyEncoder(JSONEncoder):
        def default(self, o):
            return o.__dict__    

>>> MyEncoder().encode(f)
'{"fname": "/foo/bar"}'

然后你把这个类作为cls kwarg传递给json.dumps()方法:

json.dumps(cls=MyEncoder)

如果还想解码，则必须向JSONDecoder类提供一个自定义object_hook。例如:

>>> def from_json(json_object):
        if 'fname' in json_object:
            return FileItem(json_object['fname'])
>>> f = JSONDecoder(object_hook = from_json).decode('{"fname": "/foo/bar"}')
>>> f
<__main__.FileItem object at 0x9337fac>
>>> 

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"
  }
}

import simplejson

class User(object):
    def __init__(self, name, mail):
        self.name = name
        self.mail = mail

    def _asdict(self):
        return self.__dict__

print(simplejson.dumps(User('alice', 'alice@mail.com')))

如果使用标准json，则需要定义一个默认函数

import json
def default(o):
    return o._asdict()

print(json.dumps(User('alice', 'alice@mail.com'), default=default))

这个函数使用递归迭代遍历字典的每个部分，然后调用非内置类型类的repr()方法。

def sterilize(obj):
    object_type = type(obj)
    if isinstance(obj, dict):
        return {k: sterilize(v) for k, v in obj.items()}
    elif object_type in (list, tuple):
        return [sterilize(v) for v in obj]
    elif object_type in (str, int, bool, float):
        return obj
    else:
        return obj.__repr__()

如果你不介意为它安装一个包，你可以使用json-tricks:

pip install json-tricks

之后，你只需要从json_tricks导入dump(s)而不是json，它通常会工作:

from json_tricks import dumps
json_str = dumps(cls_instance, indent=4)

这将给

{
        "__instance_type__": [
                "module_name.test_class",
                "MyTestCls"
        ],
        "attributes": {
                "attr": "val",
                "dct_attr": {
                        "hello": 42
                }
        }
}

基本上就是这样!

这在一般情况下会很有效。有一些例外，例如，如果特殊的事情发生在__new__中，或者更多的元类魔法正在发生。

显然加载也可以(否则有什么意义):

from json_tricks import loads
json_str = loads(json_str)

这确实假设module_name.test_class。MyTestCls可以导入，并且没有以不兼容的方式进行更改。您将返回一个实例，而不是某个字典或其他东西，它应该是您转储的实例的相同副本。

如果你想自定义一些东西是如何(反)序列化的，你可以添加特殊的方法到你的类，像这样:

class CustomEncodeCls:
        def __init__(self):
                self.relevant = 42
                self.irrelevant = 37

        def __json_encode__(self):
                # should return primitive, serializable types like dict, list, int, string, float...
                return {'relevant': self.relevant}

        def __json_decode__(self, **attrs):
                # should initialize all properties; note that __init__ is not called implicitly
                self.relevant = attrs['relevant']
                self.irrelevant = 12

其中仅序列化部分属性参数，作为示例。

作为免费的奖励，你可以获得numpy数组、日期和时间、有序地图的(反)序列化，以及在json中包含注释的能力。

免责声明:我创建了json_tricks，因为我遇到了与您相同的问题。

大多数答案都涉及更改对json.dumps()的调用，这并不总是可能的或可取的(例如，它可能发生在框架组件内部)。

如果你希望能够按原样调用json.dumps(obj)，那么一个简单的解决方案是从dict继承:

class FileItem(dict):
    def __init__(self, fname):
        dict.__init__(self, fname=fname)

f = FileItem('tasks.txt')
json.dumps(f)  #No need to change anything here

如果你的类只是基本的数据表示，这是可行的，对于更棘手的事情，你总是可以显式地设置键。