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}

我认为，与其像公认的答案中建议的那样继承，不如使用多态。否则你必须有一个大的if else语句来自定义每个对象的编码。这意味着为JSON创建一个通用的默认编码器:

def jsonDefEncoder(obj):
   if hasattr(obj, 'jsonEnc'):
      return obj.jsonEnc()
   else: #some default behavior
      return obj.__dict__

然后在你想序列化的每个类中都有一个jsonEnc()函数。如。

class A(object):
   def __init__(self,lengthInFeet):
      self.lengthInFeet=lengthInFeet
   def jsonEnc(self):
      return {'lengthInMeters': lengthInFeet * 0.3 } # each foot is 0.3 meter

然后调用json.dumps(classInstance,default=jsonDefEncoder)

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。

还有另一种非常简单和优雅的方法可以应用在这里，那就是只子类'dict'，因为它默认是可序列化的。

from json import dumps

class Response(dict):
    def __init__(self, status_code, body):
        super().__init__(
            status_code = status_code,
            body = body
        )

r = Response()
dumps(r)

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。

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)