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"
  }
}

要添加另一个选项:您可以使用attrs包和asdict方法。

class ObjectEncoder(JSONEncoder):
    def default(self, o):
        return attr.asdict(o)

json.dumps(objects, cls=ObjectEncoder)

然后再转换回去

def from_json(o):
    if '_obj_name' in o:
        type_ = o['_obj_name']
        del o['_obj_name']
        return globals()[type_](**o)
    else:
        return o

data = JSONDecoder(object_hook=from_json).decode(data)

类看起来像这样

@attr.s
class Foo(object):
    x = attr.ib()
    _obj_name = attr.ib(init=False, default='Foo')

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)

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"
}

我们经常在日志文件中转储JSON格式的复杂字典。虽然大多数字段携带重要信息，但我们不太关心内置的类对象(例如子进程)。Popen对象)。由于存在这些不可序列化的对象，对json.dumps()的调用会失败。

为了解决这个问题，我构建了一个小函数来转储对象的字符串表示形式，而不是转储对象本身。如果您正在处理的数据结构嵌套太多，您可以指定嵌套的最大级别/深度。

from time import time

def safe_serialize(obj , max_depth = 2):

    max_level = max_depth

    def _safe_serialize(obj , current_level = 0):

        nonlocal max_level

        # If it is a list
        if isinstance(obj , list):

            if current_level >= max_level:
                return "[...]"

            result = list()
            for element in obj:
                result.append(_safe_serialize(element , current_level + 1))
            return result

        # If it is a dict
        elif isinstance(obj , dict):

            if current_level >= max_level:
                return "{...}"

            result = dict()
            for key , value in obj.items():
                result[f"{_safe_serialize(key , current_level + 1)}"] = _safe_serialize(value , current_level + 1)
            return result

        # If it is an object of builtin class
        elif hasattr(obj , "__dict__"):
            if hasattr(obj , "__repr__"):
                result = f"{obj.__repr__()}_{int(time())}"
            else:
                try:
                    result = f"{obj.__class__.__name__}_object_{int(time())}"
                except:
                    result = f"object_{int(time())}"
            return result

        # If it is anything else
        else:
            return obj

    return _safe_serialize(obj)

由于字典也可以有不可序列化的键，转储它们的类名或对象表示将导致所有键都具有相同的名称，这将抛出错误，因为所有键都需要有唯一的名称，这就是为什么当前时间Since epoch被int(time())附加到对象名称。

可以使用以下具有不同级别/深度的嵌套字典来测试该函数

d = {
    "a" : {
        "a1" : {
            "a11" : {
                "a111" : "some_value" ,
                "a112" : "some_value" ,
            } ,
            "a12" : {
                "a121" : "some_value" ,
                "a122" : "some_value" ,
            } ,
        } ,
        "a2" : {
            "a21" : {
                "a211" : "some_value" ,
                "a212" : "some_value" ,
            } ,
            "a22" : {
                "a221" : "some_value" ,
                "a222" : "some_value" ,
            } ,
        } ,
    } ,
    "b" : {
        "b1" : {
            "b11" : {
                "b111" : "some_value" ,
                "b112" : "some_value" ,
            } ,
            "b12" : {
                "b121" : "some_value" ,
                "b122" : "some_value" ,
            } ,
        } ,
        "b2" : {
            "b21" : {
                "b211" : "some_value" ,
                "b212" : "some_value" ,
            } ,
            "b22" : {
                "b221" : "some_value" ,
                "b222" : "some_value" ,
            } ,
        } ,
    } ,
    "c" : subprocess.Popen("ls -l".split() , stdout = subprocess.PIPE , stderr = subprocess.PIPE) ,
}

执行以下命令将会得到-

print("LEVEL 3")
print(json.dumps(safe_serialize(d , 3) , indent = 4))

print("\n\n\nLEVEL 2")
print(json.dumps(safe_serialize(d , 2) , indent = 4))

print("\n\n\nLEVEL 1")
print(json.dumps(safe_serialize(d , 1) , indent = 4))

结果:

LEVEL 3
{
    "a": {
        "a1": {
            "a11": "{...}",
            "a12": "{...}"
        },
        "a2": {
            "a21": "{...}",
            "a22": "{...}"
        }
    },
    "b": {
        "b1": {
            "b11": "{...}",
            "b12": "{...}"
        },
        "b2": {
            "b21": "{...}",
            "b22": "{...}"
        }
    },
    "c": "<Popen: returncode: None args: ['ls', '-l']>"
}



LEVEL 2
{
    "a": {
        "a1": "{...}",
        "a2": "{...}"
    },
    "b": {
        "b1": "{...}",
        "b2": "{...}"
    },
    "c": "<Popen: returncode: None args: ['ls', '-l']>"
}



LEVEL 1
{
    "a": "{...}",
    "b": "{...}",
    "c": "<Popen: returncode: None args: ['ls', '-l']>"
}

[注意]:仅在不关心内置类对象的序列化时使用此选项。

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。