你可以在json.dumps()函数中指定默认的命名参数:

json.dumps(obj, default=lambda x: x.__dict__)

解释:

从文档(2.7,3.6):

``default(obj)`` is a function that should return a serializable version
of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError.

(适用于Python 2.7和Python 3.x)

注意:在这种情况下，您需要实例变量而不是类变量，正如问题中的示例所尝试做的那样。(我假设请求者意味着类实例是类的对象)

我首先从@phihag的回答中了解到这一点。发现这是最简单、最干净的工作方式。

这里有一些关于如何开始做这件事的很好的答案。但有一些事情要记住:

如果实例嵌套在大型数据结构中怎么办? 如果还想要类名呢? 如果要反序列化实例该怎么办? 如果你使用__slots__而不是__dict__呢? 如果你只是不想自己动手呢?

json-tricks是一个库(我创建的，其他人贡献的)，它已经能够做到这一点很长时间了。例如:

class MyTestCls:
    def __init__(self, **kwargs):
        for k, v in kwargs.items():
            setattr(self, k, v)

cls_instance = MyTestCls(s='ub', dct={'7': 7})

json = dumps(cls_instance, indent=4)
instance = loads(json)

您将得到您的实例。这里的json是这样的:

{
    "__instance_type__": [
        "json_tricks.test_class",
        "MyTestCls"
    ],
    "attributes": {
        "s": "ub",
        "dct": {
            "7": 7
        }
    }
}

如果你喜欢自己做解决方案，你可以查看json-tricks的源代码，以免忘记一些特殊情况(如__slots__)。

它也可以处理其他类型，比如numpy数组，datetimes，复数;它还允许注释。

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
}

这可以用pydantic轻松处理，因为它已经内置了这个功能。

选项1:正常方式

from pydantic import BaseModel

class testclass(BaseModel):
    value1: str = "a"
    value2: str = "b"

test = testclass()

>>> print(test.json(indent=4))
{
    "value1": "a",
    "value2": "b"
}

选项2:使用pydantic的数据类

import json
from pydantic.dataclasses import dataclass
from pydantic.json import pydantic_encoder

@dataclass
class testclass:
    value1: str = "a"
    value2: str = "b"

test = testclass()
>>> print(json.dumps(test, indent=4, default=pydantic_encoder))
{
    "value1": "a",
    "value2": "b"
}

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}

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)