在2021年，对于嵌套对象/dicts/json使用pydantic BaseModel -将嵌套dicts和嵌套json对象转换为python对象和json，反之亦然:

https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/models/

>>> class Foo(BaseModel):
...     count: int
...     size: float = None
... 
>>> 
>>> class Bar(BaseModel):
...     apple = 'x'
...     banana = 'y'
... 
>>> 
>>> class Spam(BaseModel):
...     foo: Foo
...     bars: List[Bar]
... 
>>> 
>>> m = Spam(foo={'count': 4}, bars=[{'apple': 'x1'}, {'apple': 'x2'}])

对象to dict

>>> print(m.dict())
{'foo': {'count': 4, 'size': None}, 'bars': [{'apple': 'x1', 'banana': 'y'}, {'apple': 'x2', 'banana': 'y'}]}

对象转换为JSON

>>> print(m.json())
{"foo": {"count": 4, "size": null}, "bars": [{"apple": "x1", "banana": "y"}, {"apple": "x2", "banana": "y"}]}

反对的词典

>>> spam = Spam.parse_obj({'foo': {'count': 4, 'size': None}, 'bars': [{'apple': 'x1', 'banana': 'y'}, {'apple': 'x2', 'banana': 'y2'}]})
>>> spam
Spam(foo=Foo(count=4, size=None), bars=[Bar(apple='x1', banana='y'), Bar(apple='x2', banana='y2')])

JSON到对象

>>> spam = Spam.parse_raw('{"foo": {"count": 4, "size": null}, "bars": [{"apple": "x1", "banana": "y"}, {"apple": "x2", "banana": "y"}]}')
>>> spam
Spam(foo=Foo(count=4, size=None), bars=[Bar(apple='x1', banana='y'), Bar(apple='x2', banana='y')])

Python 3.7+将于2023年发布

您可以将数据类装饰器添加到类中，并定义一个自定义JSON序列化器，然后是JSON。转储将工作(通过向cls提供自定义编码器)。

f=Foo()
json.dumps(f, cls=CustomJSONEncoder)

{"bar": "hello", "baz": "world", "modified": "2023-02-08T11:49:15.675837"}

可以很容易地修改定制JSON序列化器，使其与任何原生JSON不可序列化的类型兼容。

from datetime import datetime
import dataclasses
import json


@dataclasses.dataclass # <<-- add this decorator 
class Foo():
    """An example dataclass."""

    bar: str = "hello"
    baz: str = "world"
    modified: datetime = Column(DateTime(timezone=True), default=datetime.utcnow)


class CustomJSONEncoder(json.JSONEncoder): # <<-- Add this custom encoder 
    """Custom JSON encoder for the DB class."""

    def default(self, o):
        if dataclasses.is_dataclass(o): # this serializes anything dataclass can handle  
            return dataclasses.asdict(o)
        if isinstance(o, datetime): # this adds support for datetime
            return o.isoformat()
        return super().default(o)

为了进一步将其扩展到任何不可序列化的类型，在自定义编码器类中添加另一个if语句，返回可序列化的内容(例如str)。

内置的dir会给你所有对象的属性，包括特殊的方法，如__str__， __dict__和一大堆你可能不想要的其他方法。但是你可以这样做:

>>> class Foo(object):
...     bar = 'hello'
...     baz = 'world'
...
>>> f = Foo()
>>> [name for name in dir(f) if not name.startswith('__')]
[ 'bar', 'baz' ]
>>> dict((name, getattr(f, name)) for name in dir(f) if not name.startswith('__')) 
{ 'bar': 'hello', 'baz': 'world' }

所以可以扩展它，只返回数据属性，而不返回方法，通过定义你的props函数:

import inspect

def props(obj):
    pr = {}
    for name in dir(obj):
        value = getattr(obj, name)
        if not name.startswith('__') and not inspect.ismethod(value):
            pr[name] = value
    return pr

正如上面的一条评论中提到的，vars目前不是通用的，因为它不适用于具有__slots__而不是普通__dict__的对象。此外，一些对象(例如，str或int等内置对象)既没有__dict__也没有__slots__。

目前，一个更通用的解决方案可能是:

def instance_attributes(obj: Any) -> Dict[str, Any]:
    """Get a name-to-value dictionary of instance attributes of an arbitrary object."""
    try:
        return vars(obj)
    except TypeError:
        pass

    # object doesn't have __dict__, try with __slots__
    try:
        slots = obj.__slots__
    except AttributeError:
        # doesn't have __dict__ nor __slots__, probably a builtin like str or int
        return {}
    # collect all slots attributes (some might not be present)
    attrs = {}
    for name in slots:
        try:
            attrs[name] = getattr(obj, name)
        except AttributeError:
            continue
    return attrs

例子:

class Foo:
    class_var = "spam"


class Bar:
    class_var = "eggs"
    
    __slots__ = ["a", "b"]

>>> foo = Foo()
>>> foo.a = 1
>>> foo.b = 2
>>> instance_attributes(foo)
{'a': 1, 'b': 2}

>>> bar = Bar()
>>> bar.a = 3
>>> instance_attributes(bar)
{'a': 3}

>>> instance_attributes("baz") 
{}

咆哮:

遗憾的是，这还没有内置到vars中。Python中的许多内建承诺是问题的“解决方案”，但总有一些特殊情况没有得到处理……在任何情况下，最终都必须手动编写代码。

使用vars(x)而不是x.__dict__实际上更python化。

使用__dict__的一个缺点是它很浅;它不会将任何子类转换为字典。

如果你使用的是Python3.5或更高版本，你可以使用jsons:

>>> import jsons
>>> jsons.dump(f)
{'bar': 'hello', 'baz': 'world'}