我将分享flask 2.1.0对我有用的东西 当我创建字典时，必须从jsonify使用我使用四舍五入:

json_dict['price'] = round(self.price, ndigits=2) if self.price else 0

这样我就可以返回D.DD号或0，而不需要使用全局配置。这很好，因为有些十进制坐标需要更大，比如经纬度坐标。

return jsonify(json_dict)

子类化json.JSONEncoder怎么样?

class DecimalEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, o):
        if isinstance(o, decimal.Decimal):
            # wanted a simple yield str(o) in the next line,
            # but that would mean a yield on the line with super(...),
            # which wouldn't work (see my comment below), so...
            return (str(o) for o in [o])
        return super(DecimalEncoder, self).default(o)

然后像这样使用它:

json.dumps({'x': decimal.Decimal('5.5')}, cls=DecimalEncoder)

这是我从我们的课程中提取出来的

class CommonJSONEncoder(json.JSONEncoder):

    """
    Common JSON Encoder
    json.dumps(myString, cls=CommonJSONEncoder)
    """

    def default(self, obj):

        if isinstance(obj, decimal.Decimal):
            return {'type{decimal}': str(obj)}

class CommonJSONDecoder(json.JSONDecoder):

    """
    Common JSON Encoder
    json.loads(myString, cls=CommonJSONEncoder)
    """

    @classmethod
    def object_hook(cls, obj):
        for key in obj:
            if isinstance(key, six.string_types):
                if 'type{decimal}' == key:
                    try:
                        return decimal.Decimal(obj[key])
                    except:
                        pass

    def __init__(self, **kwargs):
        kwargs['object_hook'] = self.object_hook
        super(CommonJSONDecoder, self).__init__(**kwargs)

通过unittest的:

def test_encode_and_decode_decimal(self):
    obj = Decimal('1.11')
    result = json.dumps(obj, cls=CommonJSONEncoder)
    self.assertTrue('type{decimal}' in result)
    new_obj = json.loads(result, cls=CommonJSONDecoder)
    self.assertEqual(new_obj, obj)

    obj = {'test': Decimal('1.11')}
    result = json.dumps(obj, cls=CommonJSONEncoder)
    self.assertTrue('type{decimal}' in result)
    new_obj = json.loads(result, cls=CommonJSONDecoder)
    self.assertEqual(new_obj, obj)

    obj = {'test': {'abc': Decimal('1.11')}}
    result = json.dumps(obj, cls=CommonJSONEncoder)
    self.assertTrue('type{decimal}' in result)
    new_obj = json.loads(result, cls=CommonJSONDecoder)
    self.assertEqual(new_obj, obj)

我的2美分简单的解决方案，如果你确定Decimal是你的json dumps方法中唯一的坏人:

print(json.loads(json.dumps({
    'a': Decimal(1230),
    'b': Decimal(11111111123.22),
}, default=lambda x: eval(str(x)))))

>>> {'a': 1230, 'b': 11111111123.22}

这里“聪明”的事情是使用default将Decimal自动转换为int或float，利用eval函数:

但是在你的代码上使用eval时一定要小心，因为这可能会导致安全问题;)

对于Django用户:

最近遇到TypeError: Decimal('2337.00')不是JSON可序列化的 当JSON编码时，即JSON .dump (data)

解决方案:

# converts Decimal, Datetime, UUIDs to str for Encoding
from django.core.serializers.json import DjangoJSONEncoder  

json.dumps(response.data, cls=DjangoJSONEncoder)

但是，现在Decimal值将是一个字符串，现在我们可以在解码数据时显式设置Decimal /float值解析器，使用json.loads中的parse_float选项:

import decimal 

data = json.loads(data, parse_float=decimal.Decimal) # default is float(num_str)

对于任何想要快速解决的人来说，这里是我如何从Django中的查询中删除Decimal的

total_development_cost_var = process_assumption_objects.values('total_development_cost').aggregate(sum_dev = Sum('total_development_cost', output_field=FloatField()))
total_development_cost_var = list(total_development_cost_var.values())

步骤1:使用，output_field=FloatField()在你的查询 步骤2:使用列表eg list(total_development_cost_var.values())

希望能有所帮助