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。

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。

class DObject(json.JSONEncoder):
    def delete_not_related_keys(self, _dict):
        for key in ["skipkeys", "ensure_ascii", "check_circular", "allow_nan", "sort_keys", "indent"]:
            try:
                del _dict[key]
            except:
                continue

    def default(self, o):
        if hasattr(o, '__dict__'):
            my_dict = o.__dict__.copy()
            self.delete_not_related_keys(my_dict)
            return my_dict
        else:
            return o

a = DObject()
a.name = 'abdul wahid'
b = DObject()
b.name = a

print(json.dumps(b, cls=DObject))

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>
>>> 

如果你正在使用Python3.5+，你可以使用jsons。(PyPi: https://pypi.org/project/jsons/)它将把你的对象(及其所有属性递归地)转换为字典。

import jsons

a_dict = jsons.dump(your_object)

或者如果你想要一个字符串:

a_str = jsons.dumps(your_object)

或者你的类实现了jsons。JsonSerializable:

a_dict = your_object.json

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))