我可能不是百分百正确， 这是实现序列化的简单方法

#!/usr/bin/python
import datetime,json

sampledict = {}
sampledict['a'] = "some string"
sampledict['b'] = datetime.datetime.now()

print sampledict   # output : {'a': 'some string', 'b': datetime.datetime(2017, 4, 15, 5, 15, 34, 652996)}

#print json.dumps(sampledict)

'''
output : 

Traceback (most recent call last):
  File "./jsonencodedecode.py", line 10, in <module>
    print json.dumps(sampledict)
  File "/usr/lib/python2.7/json/__init__.py", line 244, in dumps
    return _default_encoder.encode(obj)
  File "/usr/lib/python2.7/json/encoder.py", line 207, in encode
    chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
  File "/usr/lib/python2.7/json/encoder.py", line 270, in iterencode
    return _iterencode(o, 0)
  File "/usr/lib/python2.7/json/encoder.py", line 184, in default
    raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
TypeError: datetime.datetime(2017, 4, 15, 5, 16, 17, 435706) is not JSON serializable


'''

sampledict['b'] = datetime.datetime.now().strftime("%B %d, %Y %H:%M %p")

afterdump = json.dumps(sampledict)

print afterdump  #output : {"a": "some string", "b": "April 15, 2017 05:18 AM"}

print type(afterdump) #<type 'str'>


afterloads = json.loads(afterdump) 

print afterloads # output : {u'a': u'some string', u'b': u'April 15, 2017 05:18 AM'}


print type(afterloads) # output :<type 'dict'> 

2018年更新

最初的答案适应了MongoDB“date”字段的表示方式:

{" $日期":1506816000000}

如果你想要一个通用的Python解决方案来将datetime序列化为json，请查看@jjmontes的答案，这是一个不需要依赖的快速解决方案。

当你在使用mongoengine(每个注释)而pymongo是一个依赖时，pymongo有内置的实用工具来帮助json序列化: http://api.mongodb.org/python/1.10.1/api/bson/json_util.html

示例用法(序列化):

from bson import json_util
import json

json.dumps(anObject, default=json_util.default)

示例用法(反序列化):

json.loads(aJsonString, object_hook=json_util.object_hook)

Django

Django提供了一个原生的DjangoJSONEncoder序列化器来正确地处理这类问题。

看到https://docs.djangoproject.com/en/dev/topics/serialization/ djangojsonencoder

from django.core.serializers.json import DjangoJSONEncoder

return json.dumps(
  item,
  sort_keys=True,
  indent=1,
  cls=DjangoJSONEncoder
)

我注意到DjangoJSONEncoder和使用自定义默认之间的一个区别:

import datetime
import json

def default(o):
    if isinstance(o, (datetime.date, datetime.datetime)):
        return o.isoformat()

return json.dumps(
  item,
  sort_keys=True,
  indent=1,
  default=default
)

Django剥离了一些数据:

 "last_login": "2018-08-03T10:51:42.990", # DjangoJSONEncoder 
 "last_login": "2018-08-03T10:51:42.990239", # default

所以，在某些情况下，你可能需要小心。

如果您正在使用python3.7，那么最好的解决方案是使用 datetime.isoformat()和 datetime.fromisoformat ();他们与天真的和 感知datetime对象:

#!/usr/bin/env python3.7

from datetime import datetime
from datetime import timezone
from datetime import timedelta
import json

def default(obj):
    if isinstance(obj, datetime):
        return { '_isoformat': obj.isoformat() }
    raise TypeError('...')

def object_hook(obj):
    _isoformat = obj.get('_isoformat')
    if _isoformat is not None:
        return datetime.fromisoformat(_isoformat)
    return obj

if __name__ == '__main__':
    #d = { 'now': datetime(2000, 1, 1) }
    d = { 'now': datetime(2000, 1, 1, tzinfo=timezone(timedelta(hours=-8))) }
    s = json.dumps(d, default=default)
    print(s)
    print(d == json.loads(s, object_hook=object_hook))

输出:

{"now": {"_isoformat": "2000-01-01T00:00:00-08:00"}}
True

如果您使用的是python3.6或以下版本，并且您只关心时间值(不是 )，然后您可以使用datetime.timestamp()和 datetime.fromtimestamp()而不是;

如果您使用的是python3.6或以下版本，并且您确实关心时区，那么 你可以通过datetime获取。Tzinfo，但是您必须序列化这个字段 自己;类中添加另一个字段_tzinfo是最简单的方法 序列化的对象;

最后，要注意所有这些例子的精确性;

其实很简单。 如果您需要经常序列化日期，那么可以将它们作为字符串使用。如果需要，您可以轻松地将它们转换回datetime对象。

如果您主要需要作为datetime对象工作，那么在序列化之前将它们转换为字符串。

import json, datetime

date = str(datetime.datetime.now())
print(json.dumps(date))
"2018-12-01 15:44:34.409085"
print(type(date))
<class 'str'>

datetime_obj = datetime.datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
print(datetime_obj)
2018-12-01 15:44:34.409085
print(type(datetime_obj))
<class 'datetime.datetime'>

如您所见，两种情况下的输出是相同的。只是类型不同。

我的快速和肮脏的JSON转储吃日期和一切:

json.dumps(my_dictionary, indent=4, sort_keys=True, default=str)

Default是一个应用于不可序列化对象的函数。 在这种情况下，它是str，所以它只是把所有它不知道的东西转换成字符串。这对于序列化很好，但在反序列化时就不太好了(因此是“快速和肮脏”)，因为任何东西都可能在没有警告的情况下被字符串化，例如函数或numpy数组。

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。