这里有两个简单的函数，用于序列化任何不复杂的类，没有前面解释的那么复杂。

我将此用于配置类型的东西，因为我可以向类添加新成员而无需进行代码调整。

import json

class SimpleClass:
    def __init__(self, a=None, b=None, c=None):
        self.a = a
        self.b = b
        self.c = c

def serialize_json(instance=None, path=None):
    dt = {}
    dt.update(vars(instance))

    with open(path, "w") as file:
        json.dump(dt, file)

def deserialize_json(cls=None, path=None):
    def read_json(_path):
        with open(_path, "r") as file:
            return json.load(file)

    data = read_json(path)

    instance = object.__new__(cls)

    for key, value in data.items():
        setattr(instance, key, value)

    return instance

# Usage: Create class and serialize under Windows file system.
write_settings = SimpleClass(a=1, b=2, c=3)
serialize_json(write_settings, r"c:\temp\test.json")

# Read back and rehydrate.
read_settings = deserialize_json(SimpleClass, r"c:\temp\test.json")

# results are the same.
print(vars(write_settings))
print(vars(read_settings))

# output:
# {'c': 3, 'b': 2, 'a': 1}
# {'c': 3, 'b': 2, 'a': 1}

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}

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
}

我为此做了一个函数，效果很好:

def serialize(x,*args,**kwargs):
    kwargs.setdefault('default',lambda x:getattr(x,'__dict__',dict((k,getattr(x,k) if not callable(getattr(x,k)) else repr(getattr(x,k))) for k in dir(x) if not (k.startswith('__') or isinstance(getattr(x,k),x.__class__)))))
    return json.dumps(x,*args,**kwargs)

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。