我试图创建一个类实例的JSON字符串表示，有困难。假设这个类是这样构建的:
class testclass:
value1 = "a"
value2 = "b"
对json的调用。转储是这样的:
t = testclass()
json.dumps(t)
它失败了，告诉我测试类不是JSON序列化的。
TypeError: <__main__.testclass object at 0x000000000227A400> is not JSON serializable
我也尝试过使用pickle模块:
t = testclass()
print(pickle.dumps(t, pickle.HIGHEST_PROTOCOL))
它提供类实例的信息，而不是类实例的序列化内容。
b'\x80\x03c__main__\ntestclass\nq\x00)\x81q\x01}q\x02b.'
我做错了什么?
当前回答
我一直在我的Flask应用程序中使用的一种方法，将类实例序列化为JSON响应。
Github项目供参考
from json import JSONEncoder
import json
from typing import List
class ResponseEncoder(JSONEncoder):
def default(self, o):
return o.__dict__
class ListResponse:
def __init__(self, data: List):
self.data = data
self.count = len(data)
class A:
def __init__(self, message: str):
self.message = message
class B:
def __init__(self, record: A):
self.record = record
class C:
def __init__(self, data: B):
self.data = data
现在创建一个A, B, C的实例，然后编码。
data_a = A('Test Data')
data_b = B(data_a)
data_c = C(data_b)
response = ResponseEncoder().encode(data_c)
json_response = json.loads(response)
输出
{
"data": {
"record": {
"message": "Test Data"
}
}
}
对于列表类型响应
records = ['One', 'Two', 'Three']
list_response = ListResponse(records)
response = ResponseEncoder().encode(list_response)
json_response = json.loads(response)
输出
{
"data": [
"One",
"Two",
"Three"
],
"count": 3
}
其他回答
你可以尝试objprint，这是一个轻量级的库，用于打印Python对象，它支持json输出。
pip install objprint
from objprint import objjson
t = testclass()
json_obj = objjson(t)
print(json.dumps(json_obj))
objjson基本上将任意对象转换为jsoniizable对象，如果它不是dict, list等内置类型，则它的原始Python类型有一个特殊的键.type。
如果只是想打印它，可以使用op，它通常用于以人类可读的格式打印对象。
from objprint import op
t = testclass()
op(t, format="json", indent=2)
# If you want to dump to a file
with open("my_obj.json", "w") as f:
# This is the same usage as print
op(t, format="json", file=f)
JSON实际上并不用于序列化任意的Python对象。它非常适合序列化dict对象，但pickle模块才是你真正应该使用的。pickle的输出实际上不是人类可读的，但它应该可以解腌。如果坚持使用JSON，可以查看jsonpickle模块，这是一种有趣的混合方法。
https://github.com/jsonpickle/jsonpickle
有一种方法非常适合我，你可以试试:
Json.dumps()可以接受一个可选参数default，您可以在其中为未知类型指定一个自定义序列化器函数，在我的例子中是这样的
def serialize(obj):
"""JSON serializer for objects not serializable by default json code"""
if isinstance(obj, date):
serial = obj.isoformat()
return serial
if isinstance(obj, time):
serial = obj.isoformat()
return serial
return obj.__dict__
前两个if用于日期和时间序列化 然后有一个obj。为任何其他对象返回__dict__。
最终决定是这样的:
json.dumps(myObj, default=serialize)
当你在序列化一个集合，并且你不想为每个对象显式地调用__dict__时，它特别好。这里是自动完成的。
到目前为止对我来说很好，期待你的想法。
基本的问题是JSON编码器JSON .dumps()默认情况下只知道如何序列化有限的对象类型集，所有的内置类型。名单在这里:https://docs.python.org/3.3/library/json.html#encoders-and-decoders
一个好的解决方案是让您的类继承自JSONEncoder，然后实现JSONEncoder.default()函数，并使该函数为您的类发出正确的JSON。
一个简单的解决方案是在该实例的.__dict__成员上调用json.dumps()。这是一个标准的Python字典，如果你的类很简单，它将是JSON序列化的。
class Foo(object):
def __init__(self):
self.x = 1
self.y = 2
foo = Foo()
s = json.dumps(foo) # raises TypeError with "is not JSON serializable"
s = json.dumps(foo.__dict__) # s set to: {"x":1, "y":2}
上述方法在这篇博文中进行了讨论:
使用_dict_将任意Python对象序列化为JSON
当然，Python提供了一个内置函数，为您访问.__dict__，称为vars()。
所以上面的例子也可以这样做:
s = json.dumps(vars(foo)) # s set to: {"x":1, "y":2}
Python3.x
以我的知识，我能找到的最好的方法是。 注意，这段代码也处理set()。 这种方法是通用的，只需要类的扩展(在第二个例子中)。 请注意，我只是对文件执行此操作，但是很容易根据自己的喜好修改行为。
然而，这是一个编解码器。
再做一点工作，就可以用其他方式构造类。 我假设有一个默认构造函数来实例它，然后更新类dict。
import json
import collections
class JsonClassSerializable(json.JSONEncoder):
REGISTERED_CLASS = {}
def register(ctype):
JsonClassSerializable.REGISTERED_CLASS[ctype.__name__] = ctype
def default(self, obj):
if isinstance(obj, collections.Set):
return dict(_set_object=list(obj))
if isinstance(obj, JsonClassSerializable):
jclass = {}
jclass["name"] = type(obj).__name__
jclass["dict"] = obj.__dict__
return dict(_class_object=jclass)
else:
return json.JSONEncoder.default(self, obj)
def json_to_class(self, dct):
if '_set_object' in dct:
return set(dct['_set_object'])
elif '_class_object' in dct:
cclass = dct['_class_object']
cclass_name = cclass["name"]
if cclass_name not in self.REGISTERED_CLASS:
raise RuntimeError(
"Class {} not registered in JSON Parser"
.format(cclass["name"])
)
instance = self.REGISTERED_CLASS[cclass_name]()
instance.__dict__ = cclass["dict"]
return instance
return dct
def encode_(self, file):
with open(file, 'w') as outfile:
json.dump(
self.__dict__, outfile,
cls=JsonClassSerializable,
indent=4,
sort_keys=True
)
def decode_(self, file):
try:
with open(file, 'r') as infile:
self.__dict__ = json.load(
infile,
object_hook=self.json_to_class
)
except FileNotFoundError:
print("Persistence load failed "
"'{}' do not exists".format(file)
)
class C(JsonClassSerializable):
def __init__(self):
self.mill = "s"
JsonClassSerializable.register(C)
class B(JsonClassSerializable):
def __init__(self):
self.a = 1230
self.c = C()
JsonClassSerializable.register(B)
class A(JsonClassSerializable):
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = {1, 2}
self.c = B()
JsonClassSerializable.register(A)
A().encode_("test")
b = A()
b.decode_("test")
print(b.a)
print(b.b)
print(b.c.a)
Edit
通过更多的研究，我发现了一种不需要SUPERCLASS寄存器方法调用的泛化方法，使用元类
import json
import collections
REGISTERED_CLASS = {}
class MetaSerializable(type):
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if cls.__name__ not in REGISTERED_CLASS:
REGISTERED_CLASS[cls.__name__] = cls
return super(MetaSerializable, cls).__call__(*args, **kwargs)
class JsonClassSerializable(json.JSONEncoder, metaclass=MetaSerializable):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, collections.Set):
return dict(_set_object=list(obj))
if isinstance(obj, JsonClassSerializable):
jclass = {}
jclass["name"] = type(obj).__name__
jclass["dict"] = obj.__dict__
return dict(_class_object=jclass)
else:
return json.JSONEncoder.default(self, obj)
def json_to_class(self, dct):
if '_set_object' in dct:
return set(dct['_set_object'])
elif '_class_object' in dct:
cclass = dct['_class_object']
cclass_name = cclass["name"]
if cclass_name not in REGISTERED_CLASS:
raise RuntimeError(
"Class {} not registered in JSON Parser"
.format(cclass["name"])
)
instance = REGISTERED_CLASS[cclass_name]()
instance.__dict__ = cclass["dict"]
return instance
return dct
def encode_(self, file):
with open(file, 'w') as outfile:
json.dump(
self.__dict__, outfile,
cls=JsonClassSerializable,
indent=4,
sort_keys=True
)
def decode_(self, file):
try:
with open(file, 'r') as infile:
self.__dict__ = json.load(
infile,
object_hook=self.json_to_class
)
except FileNotFoundError:
print("Persistence load failed "
"'{}' do not exists".format(file)
)
class C(JsonClassSerializable):
def __init__(self):
self.mill = "s"
class B(JsonClassSerializable):
def __init__(self):
self.a = 1230
self.c = C()
class A(JsonClassSerializable):
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = {1, 2}
self.c = B()
A().encode_("test")
b = A()
b.decode_("test")
print(b.a)
# 1
print(b.b)
# {1, 2}
print(b.c.a)
# 1230
print(b.c.c.mill)
# s
