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)

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。

我只会:

data=json.dumps(myobject.__dict__)

这不是完整的答案，如果你有某种复杂的对象类，你肯定不会得到所有的东西。然而，我在一些简单的对象中使用这种方法。

它工作得非常好的一个是您从OptionParser模块中获得的“options”类。 下面是它和JSON请求本身。

  def executeJson(self, url, options):
        data=json.dumps(options.__dict__)
        if options.verbose:
            print data
        headers = {'Content-type': 'application/json', 'Accept': 'text/plain'}
        return requests.post(url, data, headers=headers)

你可以使用Jsonic将几乎任何东西序列化为JSON:

https://github.com/OrrBin/Jsonic

例子:

class TestClass:
def __init__(self):
    self.x = 1
    self.y = 2

instance = TestClass()
s = serialize(instance): # instance s set to: {"x":1, "y":2}
d = deserialize(s) # d is a new class instance of TestClass

Jsonic有一些不错的特性，比如声明类属性为瞬态的和类型安全的反序列化。

(晚了几年才有答案，但我认为这可能会对其他人有所帮助)

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)

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
}