JSON 序列化自定义不可序列化对象的常规方法是子类 json.JSONEncoder然后将自定义编码器传递给 json.dumps() .

通常是这样的:

class CustomEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, Foo):
            return obj.to_json()

        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

print(json.dumps(obj, cls=CustomEncoder))

我正在尝试做的是使用默认编码器使某些东西可序列化。我环顾四周，但找不到任何东西。 我的想法是编码器会查看一些字段来确定 json 编码。类似于 __str__ 的东西.也许是 __json__ field 。 python中有这样的东西吗？

我想让我正在制作的模块的一个类成为 JSON 可序列化给使用该包的每个人，而不用担心实现他们自己的 [琐碎] 自定义编码器。

最佳答案

正如我在对您的问题的评论中所说，在查看 json 模块的源代码后，它似乎不适合做您想做的事。然而，这个目标可以通过所谓的 monkey-patching 来实现。 (见问题 What is a monkey patch?)。 这可以在你的包的 __init__.py 初始化脚本中完成，并且会影响所有后续的 json 模块序列化，因为模块通常只加载一次，结果缓存在 sys.modules.

补丁改变了默认json编码器的default方法——默认的default()。

为简单起见，这是一个作为独立模块实现的示例:

模块:make_json_serializable.py

""" Module that monkey-patches json module when it's imported so
JSONEncoder.default() automatically checks for a special "to_json()"
method and uses it to encode the object if found.
"""
from json import JSONEncoder

def _default(self, obj):
    return getattr(obj.__class__, "to_json", _default.default)(obj)

_default.default = JSONEncoder.default  # Save unmodified default.
JSONEncoder.default = _default # Replace it.

使用它很简单，因为只需导入模块即可应用补丁。

示例客户端脚本:

import json
import make_json_serializable  # apply monkey-patch

class Foo(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def to_json(self):  # New special method.
        """ Convert to JSON format string representation. """
        return '{"name": "%s"}' % self.name

foo = Foo('sazpaz')
print(json.dumps(foo))  # -> "{\"name\": \"sazpaz\"}"

为了保留对象类型信息，特殊方法还可以将其包含在返回的字符串中:

        return ('{"type": "%s", "name": "%s"}' %
                 (self.__class__.__name__, self.name))

生成以下 JSON，现在包含类名:

"{\"type\": \"Foo\", \"name\": \"sazpaz\"}"

魔术师在这里

比让替换 default() 寻找一个特殊命名的方法更好，因为它能够自动序列化大多数 Python 对象，包括用户-定义类实例，无需添加特殊方法。在研究了许多替代方案后，以下 - 基于 answer @Raymond Hettinger 提出另一个问题——它使用 pickle 模块，对我来说似乎最接近理想:

模块:make_json_serializable2.py

""" Module that imports the json module and monkey-patches it so
JSONEncoder.default() automatically pickles any Python objects
encountered that aren't standard JSON data types.
"""
from json import JSONEncoder
import pickle

def _default(self, obj):
    return {'_python_object': pickle.dumps(obj)}

JSONEncoder.default = _default  # Replace with the above.

当然，所有东西都不能腌制——例如扩展类型。但是，通过 pickle 协议(protocol)定义了一些方法来处理它们，方法是编写特殊方法(类似于您建议的方法和我之前描述的方法)，但是对于少数情况而言，这样做可能是必要的。

反序列化

无论如何，使用 pickle 协议(protocol)也意味着通过在任何 json.loads() 上提供自定义 object_hook 函数参数来重建原始 Python 对象将相当容易使用传入字典中的任何 '_python_object' 键的调用，只要它有一个。比如:

def as_python_object(dct):
    try:
        return pickle.loads(str(dct['_python_object']))
    except KeyError:
        return dct

pyobj = json.loads(json_str, object_hook=as_python_object)

如果这必须在很多地方完成，那么定义一个自动提供额外关键字参数的包装函数可能是值得的:

json_pkloads = functools.partial(json.loads, object_hook=as_python_object)

pyobj = json_pkloads(json_str)

当然，这也可以猴子修补到 json 模块中，使该函数成为默认 object_hook(而不是 None )。

我从 answer 得到了使用 pickle 的想法由 Raymond Hettinger到另一个 JSON 序列化问题，我认为这个问题非常可信，并且是官方来源(如 Python 核心开发人员)。

对 Python 3 的可移植性

上面的代码不像 Python 3 那样工作，因为 json.dumps() 返回 JSONEncoder 可以的 bytes 对象'处理。但是，该方法仍然有效。解决此问题的一种简单方法是 latin1 “解码”从 pickle.dumps() 返回的值，然后从 latin1 对其进行“编码” > 在将其传递给 as_python_object() 函数中的 pickle.loads() 之前。这是有效的，因为任意二进制字符串都是有效的 latin1，它总是可以被解码为 Unicode，然后再次编码回原始字符串(如 this answer 中所指出的 Sven Marnach )。

^{(虽然下面的代码在 Python 2 中运行良好，但它所做的 latin1 解码和编码是多余的。)}

from decimal import Decimal

class PythonObjectEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        return {'_python_object': pickle.dumps(obj).decode('latin1')}


def as_python_object(dct):
    try:
        return pickle.loads(dct['_python_object'].encode('latin1'))
    except KeyError:
        return dct


class Foo(object):  # Some user-defined class.
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __eq__(self, other):
        if type(other) is type(self):  # Instances of same class?
            return self.name == other.name
        return NotImplemented

    __hash__ = None


data = [1,2,3, set(['knights', 'who', 'say', 'ni']), {'key':'value'},
        Foo('Bar'), Decimal('3.141592653589793238462643383279502884197169')]
j = json.dumps(data, cls=PythonObjectEncoder, indent=4)
data2 = json.loads(j, object_hook=as_python_object)
assert data == data2  # both should be same

https://stackoverflow.com/questions/18478287/