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__()

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。

import json

class Foo(object):
    def __init__(self):
        self.bar = 'baz'
        self._qux = 'flub'

    def somemethod(self):
        pass

def default(instance):
    return {k: v
            for k, v in vars(instance).items()
            if not str(k).startswith('_')}

json_foo = json.dumps(Foo(), default=default)
assert '{"bar": "baz"}' == json_foo

print(json_foo)

这个类可以做到这一点，它将object转换为标准json。

import json


class Serializer(object):
    @staticmethod
    def serialize(object):
        return json.dumps(object, default=lambda o: o.__dict__.values()[0])

用法:

Serializer.serialize(my_object)

在python2.7和python3中工作。

这是一个小库，它将一个对象及其所有子对象序列化为JSON，并将其解析回来:

https://github.com/tobiasholler/PyJSONSerialization/

你们为什么要把事情搞得这么复杂?这里有一个简单的例子:

#!/usr/bin/env python3

import json
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Person:
    first: str
    last: str
    age: int

    @property
    def __json__(self):
        return {
            "name": f"{self.first} {self.last}",
            "age": self.age
        }

john = Person("John", "Doe", 42)
print(json.dumps(john, indent=4, default=lambda x: x.__json__))

这样你也可以序列化嵌套类，因为__json__返回一个python对象而不是字符串。不需要使用JSONEncoder，因为使用简单lambda的默认参数也可以很好地工作。

我使用@property代替了一个简单的函数，因为这样感觉更自然和现代。@dataclass也只是一个例子，它也适用于“普通”类。