我今天遇到了这个问题，我发现了一种叫做泡菜的东西。它是一个用于序列化python对象的内置库，也可以从pickle文件加载它。

我发现pickle和json之间唯一的区别是pickle文件是二进制文件，而json是通常的文本文件。

它不会对datetime对象造成任何问题。

def j_serial(o):     # self contained
    from datetime import datetime, date
    return str(o).split('.')[0] if isinstance(o, (datetime, date)) else None

以上用途的使用:

import datetime
serial_d = j_serial(datetime.datetime.now())
if serial_d:
    print(serial_d)  # output: 2018-02-28 02:23:15

我今天遇到了这个问题，我发现了一种叫做泡菜的东西。它是一个用于序列化python对象的内置库，也可以从pickle文件加载它。

我发现pickle和json之间唯一的区别是pickle文件是二进制文件，而json是通常的文本文件。

它不会对datetime对象造成任何问题。

通常有几种方法来序列化日期时间，比如:

ISO字符串，短，可以包含时区信息，例如@jgbarah的答案 时间戳(时区数据丢失)，例如@JayTaylor的答案 属性字典(包括时区)。

如果您同意最后一种方法，json_tricks包将处理日期、时间和日期时间(包括时区)。

from datetime import datetime
from json_tricks import dumps
foo = {'title': 'String', 'datetime': datetime(2012, 8, 8, 21, 46, 24, 862000)}
dumps(foo)

这使:

{"title": "String", "datetime": {"__datetime__": null, "year": 2012, "month": 8, "day": 8, "hour": 21, "minute": 46, "second": 24, "microsecond": 862000}}

所以你要做的就是

`pip install json_tricks`

然后导入从json_tricks而不是json。

不将其存储为单个字符串、int型或float型的优势体现在解码时:如果你遇到的只是字符串，特别是int型或float型，你需要了解一些关于数据的信息，以知道它是否是一个datetime。作为dict，您可以存储元数据，以便自动解码，这就是json_tricks为您做的。它也很容易为人类编辑。

免责声明:这是我做的。因为我也有同样的问题。

我的解决方案是……

from datetime import datetime
import json

from pytz import timezone
import pytz


def json_dt_serializer(obj):
    """JSON serializer, by macm.
    """
    rsp = dict()
    if isinstance(obj, datetime):
        rsp['day'] = obj.day
        rsp['hour'] = obj.hour
        rsp['microsecond'] = obj.microsecond
        rsp['minute'] = obj.minute
        rsp['month'] = obj.month
        rsp['second'] = obj.second
        rsp['year'] = obj.year
        rsp['tzinfo'] = str(obj.tzinfo)
        return rsp
    raise TypeError("Type not serializable")


def json_dt_deserialize(obj):
    """JSON deserialize from json_dt_serializer, by macm.
    """
    if isinstance(obj, str):
        obj = json.loads(obj)
    tzone = timezone(obj['tzinfo'])
    tmp_dt = datetime(obj['year'],
                      obj['month'],
                      obj['day'],
                      hour=obj['hour'],
                      minute=obj['minute'],
                      second=obj['second'],
                      microsecond=obj['microsecond'])
    loc_dt = tzone.localize(tmp_dt)
    deserialize = loc_dt.astimezone(tzone)
    return deserialize    

好，现在来做一些测试。

# Tests
now = datetime.now(pytz.utc)

# Using this solution
rsp = json_dt_serializer(now)
tmp = json_dt_deserialize(rsp)
assert tmp == now
assert isinstance(tmp, datetime) == True
assert isinstance(now, datetime) == True

# using default from json.dumps
tmp = json.dumps(datetime.now(pytz.utc), default=json_dt_serializer)
rsp = json_dt_deserialize(tmp)
assert isinstance(rsp, datetime) == True

# Lets try another timezone
eastern = timezone('US/Eastern')
now = datetime.now(eastern)
rsp = json_dt_serializer(now)
tmp = json_dt_deserialize(rsp)

print(tmp)
# 2015-10-22 09:18:33.169302-04:00

print(now)
# 2015-10-22 09:18:33.169302-04:00

# Wow, Works!
assert tmp == now

在其他答案的基础上，一个简单的解决方案基于只转换datetime的特定序列化器。Datetime和Datetime。将对象日期指定为字符串。

from datetime import date, datetime

def json_serial(obj):
    """JSON serializer for objects not serializable by default json code"""

    if isinstance(obj, (datetime, date)):
        return obj.isoformat()
    raise TypeError ("Type %s not serializable" % type(obj))

As seen, the code just checks to find out if object is of class datetime.datetime or datetime.date, and then uses .isoformat() to produce a serialized version of it, according to ISO 8601 format, YYYY-MM-DDTHH:MM:SS (which is easily decoded by JavaScript). If more complex serialized representations are sought, other code could be used instead of str() (see other answers to this question for examples). The code ends by raising an exception, to deal with the case it is called with a non-serializable type.

这个json_serial函数可以这样使用:

from datetime import datetime
from json import dumps

print dumps(datetime.now(), default=json_serial)

详细说明如何将默认参数设置为json。可以在json模块文档的基本用法章节中找到dump作品。