Python-使用常规编码器使对象JSON可序列化

Python-使用常规编码器使对象JSON可序列化

正如我在对你的问题的评论中所说的那样，在查看了json模块的源代码之后，它似乎没有根据自己的意愿来做。但是，可以通过所谓的猴子修补来实现该目标 （请参阅问题什么是猴子修补？）。这可以在你程序包的

__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，结果缓存在中

sys.modules

。

该补丁会更改默认的json编码器的

default

方法，即

default default()

。

为了简单起见，以下示例实现为独立模块：

模组：

make_json_serializable.py

""" Module that monkey-patches json module when it's imported soJSONEnprer.default() automatically checks for a special "to_json()"method and uses it to enpre the object if found."""from json import JSonEnprerdef _default(self, obj):    return getattr(obj.__class__, "to_json", _default.default)(obj)_default.default = JSONEnprer.default  # Save unmodified default.JSONEnprer.default = _default # Replace it.

使用补丁很简单，因为只需导入模块即可应用补丁。

客户端脚本示例：

import jsonimport make_json_serializable  # apply monkey-patchclass 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.namefoo = 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))

它将产生以下现在包含类名称的JSON：

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

魔术师躺在这里
与让替换项

default()

寻找一个特殊命名的方法相比，甚至更好的是，它能够自动序列化大多数Python对象，包括用户定义的类实例，而无需添加特殊方法。在研究了许多备选方案之后，以下使用该pickle模块的方案对我而言似乎最接近于该理想方案：

模组：

make_json_serializable2.py

""" Module that imports the json module and monkey-patches it soJSONEnprer.default() automatically pickles any Python objectsencountered that aren't standard JSON data types."""from json import JSONEnprerimport pickledef _default(self, obj):    return {'_python_object': pickle.dumps(obj)}JSONEnprer.default = _default  # Replace with the above.

当然，不能对所有内容进行腌制-例如扩展名。但是，有一些方法定义了通过pickle协议通过编写特殊方法来处理它们的方法（类似于你之前和我所描述的方法），但是这样做的情况可能要少得多。

反序列化

无论如何，使用

pickle

协议还意味着通过在传入的字典中使用任何键的

object_hook

任何

json.loads()

调用上提供自定义函数参数

'_python_object'

（只要有一个键），就很容易重建原始的Python对象。就像是：

def as_python_object(dct):    try:        return pickle.loads(str(dct['_python_object']))    except KeyError:        return dctpyobj = json.loads(json_str, object_hook=as_python_object)

如果必须在许多地方执行此 *** 作，则可能有必要定义一个自动提供额外关键字参数的包装函数：

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

当然，也可以通过猴子将其修补到json模块中，从而使函数成为默认值

object_hook

（而不是None）。

我的想法用pickle从答案由雷蒙德赫廷杰另一个JSON序列化的问题，就是我认为非常可靠以及官方源（如在Python核心开发人员）。

可移植到Python 3

上面的代码无法像Python 3所示那样工作，因为它

json.dumps()

返回了一个无法处理的bytes对象JSONEnprer。但是，该方法仍然有效。一个简单的方法来解决该问题是latin1“解码”，从返回的值

pickle.dumps()

，然后选择“编码”它

latin1

传递到之前

pickle.loads(

)的

as_python_object()

功能。这工作，因为任意的二进制字符串是有效的

latin1

，可总是被解码为Unipre，然后再编码回原来的字符串（如指出，这个答案由斯文Marnach）。

（尽管以下内容在Python 2中可以正常工作，但

latin1

它的解码和编码是多余的。）

from decimal import Decimalclass PythonObjectEnprer(json.JSONEnprer):    def default(self, obj):        return {'_python_object': pickle.dumps(obj).depre('latin1')}def as_python_object(dct):    try:        return pickle.loads(dct['_python_object'].enpre('latin1'))    except KeyError:        return dctclass Foo(object):  # Some user-defined class.    def __init__(self, name):        self.name = name    def __eq__(self, other):        if not isinstance(other, type(self)): # Don't attempt to compare against unrelated types. return NotImplemented        return self.name == other.namedata = [1,2,3, set(['knights', 'who', 'say', 'ni']), {'key':'value'},        Foo('Bar'), Decimal('3.141592653589793238462643383279502884197169')]j = json.dumps(data, cls=PythonObjectEnprer, indent=4)data2 = json.loads(j, object_hook=as_python_object)assert data == data2  # both should be same