So ändern Sie json-Kodierung Verhalten für python-Objekt serialisierbar?

Scheint es, dass zu erreichen, das gewünschte Verhalten mit den gegebenen Einschränkungen, müssen Sie Tauchen Sie ein in die JSONEncoder Klasse ein wenig. Unten habe ich geschrieben aus einer benutzerdefinierten JSONEncoder, der überschreibt die iterencode Methode zum übergeben eines benutzerdefinierten isinstance Methode _make_iterencode. Es ist nicht die sauberste Sache der Welt, aber es scheint der beste zu sein angesichts der Möglichkeiten, und es hält die Anpassung auf ein minimum.

# customencoder.py
from json.encoder import (_make_iterencode, JSONEncoder,
                          encode_basestring_ascii, FLOAT_REPR, INFINITY,
                          c_make_encoder, encode_basestring)


class CustomObjectEncoder(JSONEncoder):

    def iterencode(self, o, _one_shot=False):
        """
        Most of the original method has been left untouched.

        _one_shot is forced to False to prevent c_make_encoder from
        being used. c_make_encoder is a funcion defined in C, so it's easier
        to avoid using it than overriding/redefining it.

        The keyword argument isinstance for _make_iterencode has been set
        to self.isinstance. This allows for a custom isinstance function
        to be defined, which can be used to defer the serialization of custom
        objects to the default method.
        """
        # Force the use of _make_iterencode instead of c_make_encoder
        _one_shot = False

        if self.check_circular:
            markers = {}
        else:
            markers = None
        if self.ensure_ascii:
            _encoder = encode_basestring_ascii
        else:
            _encoder = encode_basestring
        if self.encoding != 'utf-8':
            def _encoder(o, _orig_encoder=_encoder, _encoding=self.encoding):
                if isinstance(o, str):
                    o = o.decode(_encoding)
                return _orig_encoder(o)

        def floatstr(o, allow_nan=self.allow_nan,
                     _repr=FLOAT_REPR, _inf=INFINITY, _neginf=-INFINITY):
            if o != o:
                text = 'NaN'
            elif o == _inf:
                text = 'Infinity'
            elif o == _neginf:
                text = '-Infinity'
            else:
                return _repr(o)

            if not allow_nan:
                raise ValueError(
                    "Out of range float values are not JSON compliant: " +
                    repr(o))

            return text

        # Instead of forcing _one_shot to False, you can also just
        # remove the first part of this conditional statement and only
        # call _make_iterencode
        if (_one_shot and c_make_encoder is not None
                and self.indent is None and not self.sort_keys):
            _iterencode = c_make_encoder(
                markers, self.default, _encoder, self.indent,
                self.key_separator, self.item_separator, self.sort_keys,
                self.skipkeys, self.allow_nan)
        else:
            _iterencode = _make_iterencode(
                markers, self.default, _encoder, self.indent, floatstr,
                self.key_separator, self.item_separator, self.sort_keys,
                self.skipkeys, _one_shot, isinstance=self.isinstance)
        return _iterencode(o, 0)

Können Sie jetzt eine Unterklasse der CustomObjectEncoder so ist es korrekt serialisiert benutzerdefinierte Objekte. Die CustomObjectEncoder können auch Coole Sachen wie Griff verschachtelte Objekte.

# test.py
import json
import datetime
from customencoder import CustomObjectEncoder


class MyEncoder(CustomObjectEncoder):

    def isinstance(self, obj, cls):
        if isinstance(obj, (mList, mDict)):
            return False
        return isinstance(obj, cls)

    def default(self, obj):
        """
        Defines custom serialization.

        To avoid circular references, any object that will always fail
        self.isinstance must be converted to something that is
        deserializable here.
        """
        if isinstance(obj, datetime.datetime):
            return obj.isoformat()
        elif isinstance(obj, mDict):
            return {"orig": dict(obj), "attrs": vars(obj)}
        elif isinstance(obj, mList):
            return {"orig": list(obj), "attrs": vars(obj)}
        else:
            return None


class mList(list):
    pass


class mDict(dict):
    pass


def main():
    zelda = mList(['zelda'])
    zelda.src = "oldschool"
    games = mList(['mario', 'contra', 'tetris', zelda])
    games.src = 'console'
    scores = mDict({'dp': 10, 'pk': 45})
    scores.processed = "unprocessed"
    test_json = {'games': games, 'scores': scores,
                 'date': datetime.datetime.now()}
    print(json.dumps(test_json, cls=MyEncoder))

if __name__ == '__main__':
    main()

Als andere haben darauf hingewiesen, bereits der default-handler nur aufgerufen wird, für Werte, die nicht einer der anerkannten Arten. Meine vorgeschlagene Lösung für dieses problem ist Vorverarbeiten das Objekt, das Sie serialisieren möchten, recursing über Listen, Tupel und dictionaries, aber Verpackung jeder andere Wert in einer benutzerdefinierten Klasse.

Etwas wie dieses:

def debug(obj):
    class Debug:
        def __init__(self,obj):
            self.originalObject = obj
    if obj.__class__ == list:
        return [debug(item) for item in obj]
    elif obj.__class__ == tuple:
        return (debug(item) for item in obj)
    elif obj.__class__ == dict:
        return dict((key,debug(obj[key])) for key in obj)
    else:
        return Debug(obj)

Würden Sie diese Funktion aufrufen, bevor Sie Ihr Objekt json.dumps, wie diese:

test_json = debug(test_json)
print(json.dumps(test_json,default=json_debug_handler))

Beachten Sie, dass dieser code wird überprüft, für Objekte, deren Klasse genau entspricht, eine Liste, ein Tupel oder ein Wörterbuch, um benutzerdefinierte Objekte erweitert, von diesen Arten eingeschlossen werden, anstatt analysiert. Als Ergebnis der regelmäßigen Listen, Tupeln und dictionaries werden serialisiert werden, wie üblich, aber alle anderen Werte werden an den default-handler.

Das Ergebnis von all diesem ist, dass jeder Wert, der erreicht das der default-handler garantiert werden, eingewickelt in eine dieser Debug-Klassen. So die erste Sache, die Sie gehen zu wollen, zu tun ist, entpacken Sie das ursprüngliche Objekt, so wie hier:

obj = obj.originalObject

Können Sie dann prüfen Sie das original-Objekt mit dem Typ und handle welche Arten brauchen eine spezielle Verarbeitung. Für alles andere, sollte man einfach nur wieder die original-Objekt (also der letzten Rückkehr aus dem handler sollte return obj nicht return None).

def json_debug_handler(obj):
    obj = obj.originalObject      # Add this line
    print("object received:")
    print type(obj)
    print("\n\n")
    if  isinstance(obj, datetime.datetime):
        return obj.isoformat()
    elif isinstance(obj,mDict):
        return {'orig':obj, 'attrs': vars(obj)}
    elif isinstance(obj,mList):
        return {'orig':obj, 'attrs': vars(obj)}
    else:
        return obj                # Change this line

Beachten Sie, dass dieser code überprüft nicht, für Werte, die nicht serialisierbar sind. Diese fallen durch die Letzte return obj, dann wird abgelehnt, durch die serializer und ging zurück zu der default-handler wieder - nur dieses mal ohne Debug-wrapper.

Wenn Sie brauchen, um deal mit, das Szenario, man könnte hinzufügen, ein check an der Spitze des handlers so:

if not hasattr(obj, 'originalObject'):
    return None

Ideone demo: http://ideone.com/tOloNq

Versuchen Sie, die unten. Es erzeugt die Ausgabe, die Sie wollen, und sieht relativ einfach. Der einzige wirkliche Unterschied zu einem encoder-Klasse ist, dass wir überschreiben sollten beide decode und encode-Methoden (denn die letztere ist immer noch als für Arten der encoder weiß, wie zu handhaben).

import json
import datetime

class JSONDebugEncoder(json.JSONEncoder):
    # transform objects known to JSONEncoder here
    def encode(self, o, *args, **kw):
        for_json = o
        if isinstance(o, mDict):
            for_json = { 'orig' : o, 'attrs' : vars(o) }
        elif isinstance(o, mList):
            for_json = { 'orig' : o, 'attrs' : vars(o) }
        return super(JSONDebugEncoder, self).encode(for_json, *args, **kw)

    # handle objects not known to JSONEncoder here
    def default(self, o, *args, **kw):
        if isinstance(o, datetime.datetime):
            return o.isoformat()
        else:
            return super(JSONDebugEncoder, self).default(o, *args, **kw)


class mDict(dict):
    pass

class mList(list):
    pass

def test_debug_json():
    games = mList(['mario','contra','tetris'])
    games.src = 'console'
    scores = mDict({'dp':10,'pk':45})
    scores.processed = "unprocessed"
    test_json = { 'games' : games , 'scores' : scores , 'date': datetime.datetime.now() }
    print(json.dumps(test_json,cls=JSONDebugEncoder))

if __name__ == '__main__':
    test_debug_json()

Wenn Sie definieren diese überschreiben die __instancecheck__:

def strict_check(builtin):
    '''creates a new class from the builtin whose instance check
    method can be overridden to renounce particular types'''
    class BuiltIn(type):
        def __instancecheck__(self, other):
            print 'instance', self, type(other), other
            if type(other) in strict_check.blacklist:
                return False
            return builtin.__instancecheck__(other)
    # construct a class, whose instance check method is known.
    return BuiltIn('strict_%s' % builtin.__name__, (builtin,), dict())

# for safety, define it here.
strict_check.blacklist = ()

dann patch json.encoder wie diese überschreiben die _make_iterencode.func_defaults:

# modify json encoder to use some new list/dict attr.
import json.encoder
# save old stuff, never know when you need it.
old_defaults = json.encoder._make_iterencode.func_defaults
old_encoder = json.encoder.c_make_encoder
encoder_defaults = list(json.encoder._make_iterencode.func_defaults)
for index, default in enumerate(encoder_defaults):
    if default in (list, dict):
        encoder_defaults[index] = strict_check(default)

# change the defaults for _make_iterencode.
json.encoder._make_iterencode.func_defaults = tuple(encoder_defaults)
# disable C extension.
json.encoder.c_make_encoder = None

... dein Beispiel würde fast wörtlich:

import datetime
import json

def json_debug_handler(obj):
    print("object received:")
    print type(obj)
    print("\n\n")
    if  isinstance(obj, datetime.datetime):
        return obj.isoformat()
    elif isinstance(obj,mDict):
        # degrade obj to more primitive dict()
        # to avoid cycles in the encoding.
        return {'orig': dict(obj) , 'attrs': vars(obj)}
    elif isinstance(obj,mList):
        # degrade obj to more primitive list()
        # to avoid cycles in the encoding.
        return {'orig': list(obj), 'attrs': vars(obj)}
    else:
        return None


class mDict(dict):
    pass


class mList(list):
    pass

# set the stuff we want to process differently.
strict_check.blacklist = (mDict, mList)

def test_debug_json():
    global test_json
    games = mList(['mario','contra','tetris'])
    games.src = 'console'
    scores = mDict({'dp':10,'pk':45})
    scores.processed = "unprocessed"
    test_json = { 'games' : games , 'scores' : scores , 'date': datetime.datetime.now() }
    print(json.dumps(test_json,default=json_debug_handler))

if __name__ == '__main__':
    test_debug_json()

Die Dinge, die ich ändern musste waren um sicherzustellen, dass es keine Zyklen:

    elif isinstance(obj,mDict):
        # degrade obj to more primitive dict()
        # to avoid cycles in the encoding.
        return {'orig': dict(obj) , 'attrs': vars(obj)}
    elif isinstance(obj,mList):
        # degrade obj to more primitive list()
        # to avoid cycles in the encoding.
        return {'orig': list(obj), 'attrs': vars(obj)}

und fügen Sie diese irgendwo vor test_debug_json:

# set the stuff we want to process differently.
strict_check.blacklist = (mDict, mList)

hier ist meine Ausgabe in der Konsole:

>>> test_debug_json()
instance <class '__main__.strict_list'> <type 'dict'> {'date': datetime.datetime(2013, 7, 17, 12, 4, 40, 950637), 'games': ['mario', 'contra', 'tetris'], 'scores': {'pk': 45, 'dp': 10}}
instance <class '__main__.strict_dict'> <type 'dict'> {'date': datetime.datetime(2013, 7, 17, 12, 4, 40, 950637), 'games': ['mario', 'contra', 'tetris'], 'scores': {'pk': 45, 'dp': 10}}
instance <class '__main__.strict_list'> <type 'datetime.datetime'> 2013-07-17 12:04:40.950637
instance <class '__main__.strict_dict'> <type 'datetime.datetime'> 2013-07-17 12:04:40.950637
instance <class '__main__.strict_list'> <type 'datetime.datetime'> 2013-07-17 12:04:40.950637
instance <class '__main__.strict_dict'> <type 'datetime.datetime'> 2013-07-17 12:04:40.950637
object received:
<type 'datetime.datetime'>



instance <class '__main__.strict_list'> <class '__main__.mList'> ['mario', 'contra', 'tetris']
instance <class '__main__.strict_dict'> <class '__main__.mList'> ['mario', 'contra', 'tetris']
instance <class '__main__.strict_list'> <class '__main__.mList'> ['mario', 'contra', 'tetris']
instance <class '__main__.strict_dict'> <class '__main__.mList'> ['mario', 'contra', 'tetris']
object received:
<class '__main__.mList'>



instance <class '__main__.strict_list'> <type 'dict'> {'attrs': {'src': 'console'}, 'orig': ['mario', 'contra', 'tetris']}
instance <class '__main__.strict_dict'> <type 'dict'> {'attrs': {'src': 'console'}, 'orig': ['mario', 'contra', 'tetris']}
instance <class '__main__.strict_list'> <type 'dict'> {'src': 'console'}
instance <class '__main__.strict_dict'> <type 'dict'> {'src': 'console'}
instance <class '__main__.strict_list'> <type 'list'> ['mario', 'contra', 'tetris']
instance <class '__main__.strict_list'> <class '__main__.mDict'> {'pk': 45, 'dp': 10}
instance <class '__main__.strict_dict'> <class '__main__.mDict'> {'pk': 45, 'dp': 10}
instance <class '__main__.strict_list'> <class '__main__.mDict'> {'pk': 45, 'dp': 10}
instance <class '__main__.strict_dict'> <class '__main__.mDict'> {'pk': 45, 'dp': 10}
object received:
<class '__main__.mDict'>



instance <class '__main__.strict_list'> <type 'dict'> {'attrs': {'processed': 'unprocessed'}, 'orig': {'pk': 45, 'dp': 10}}
instance <class '__main__.strict_dict'> <type 'dict'> {'attrs': {'processed': 'unprocessed'}, 'orig': {'pk': 45, 'dp': 10}}
instance <class '__main__.strict_list'> <type 'dict'> {'processed': 'unprocessed'}
instance <class '__main__.strict_dict'> <type 'dict'> {'processed': 'unprocessed'}
instance <class '__main__.strict_list'> <type 'dict'> {'pk': 45, 'dp': 10}
instance <class '__main__.strict_dict'> <type 'dict'> {'pk': 45, 'dp': 10}
{"date": "2013-07-17T12:04:40.950637", "games": {"attrs": {"src": "console"}, "orig": ["mario", "contra", "tetris"]}, "scores": {"attrs": {"processed": "unprocessed"}, "orig": {"pk": 45, "dp": 10}}}

Können wir nur Vorverarbeiten der test_jsonmachen es geeignet für Ihre Anforderung? Es ist leichter zu manipulieren, ein python dict schreiben als eine nutzlose Enkodieren.

import datetime
import json
class mDict(dict):
    pass

class mList(list):
    pass

def prepare(obj):
    if  isinstance(obj, datetime.datetime):
        return obj.isoformat()
    elif isinstance(obj, mDict):
        return {'orig':obj , 'attrs': vars(obj)}
    elif isinstance(obj, mList):
        return {'orig':obj, 'attrs': vars(obj)}
    else:
        return obj
def preprocessor(toJson):
    ret ={}
    for key, value in toJson.items():
        ret[key] = prepare(value)
    return ret
if __name__ == '__main__':
    def test_debug_json():
        games = mList(['mario','contra','tetris'])
        games.src = 'console'
        scores = mDict({'dp':10,'pk':45})
        scores.processed = "unprocessed"
        test_json = { 'games' : games, 'scores' : scores , 'date': datetime.datetime.now() }
        print(json.dumps(preprocessor(test_json)))
    test_debug_json()

Wenn Sie nur auf der Suche für die Serialisierung und nicht Deserialisierung dann können Sie das Objekt vor dem senden an json.dumps. Siehe unten Beispiel

import datetime
import json


def is_inherited_from(obj, objtype):
    return isinstance(obj, objtype) and not type(obj).__mro__[0] == objtype


def process_object(data):
    if isinstance(data, list):
        if is_inherited_from(data, list):
            return process_object({"orig": list(data), "attrs": vars(data)})
        new_data = []
        for d in data:
            new_data.append(process_object(d))
    elif isinstance(data, tuple):
        if is_inherited_from(data, tuple):
            return process_object({"orig": tuple(data), "attrs": vars(data)})
        new_data = []
        for d in data:
            new_data.append(process_object(d))
        return tuple(new_data)
    elif isinstance(data, dict):
        if is_inherited_from(data, dict):
            return process_object({"orig": list(data), "attrs": vars(data)})
        new_data = {}
        for k, v in data.items():
            new_data[k] = process_object(v)
    else:
        return data
    return new_data


def json_debug_handler(obj):
    print("object received:")
    print("\n\n")
    if isinstance(obj, datetime.datetime):
        return obj.isoformat()


class mDict(dict):
    pass


class mList(list):
    pass


def test_debug_json():
    games = mList(['mario', 'contra', 'tetris'])
    games.src = 'console'
    scores = mDict({'dp': 10, 'pk': 45})
    scores.processed = "unprocessed"
    test_json = {'games': games, 'scores': scores, 'date': datetime.datetime.now()}
    new_object = process_object(test_json)
    print(json.dumps(new_object, default=json_debug_handler))


if __name__ == '__main__':
    test_debug_json()

Den Ausgang der gleiche ist

{"Spiele": {"orig": ["mario", "contra", "tetris"], "attrs": {"src": "Konsole"}}, "erzielt": {"orig": ["dp", "pk"], "attrs": {"processed": "unverarbeitet"}}, "date": "2018-01-24T12:59:36.581689"}

Ist es auch möglich, das überschreiben der JSONEncoder, aber da es verwendet verschachtelte Methoden, es wäre Komplex und erfordern Techniken, die in unten

Können Sie patch *nur* eine verschachtelte Funktion mit Verschluss, oder muss die ganze äußere Funktion wiederholt werden?

Da Sie wollen, Dinge einfach zu halten, würde ich nicht empfehlen zu gehen, dass die route

Ich versuche, ändern Sie die Standard-resolver-Priorität, und ändern Sie den Standard-iterator-Ausgänge zur Erreichung Ihrer Zwecke.

1. ändern Sie die Standard-resolver-Priorität, ausgeführt vor allen standard-Typ überprüfen:

   Erbt das json-Format.JSONEncoder und überschreibt die iterencode() Methode.

   Sollten alle Werte umhüllt von ValueWrapper Art, zu vermeiden, die Werte werden standardmäßig aufgelöst, standard-Resolver.

2. ändern Sie den Standard-iterator output;

   Implementieren Sie drei benutzerdefinierte wrapper-Klassen ValueWrapper, ListWrapper, und DictWrapper. Die ListWrapper implementieren __iter__() und die DictWrapper implementieren __iter__(), items() und iteritems().

import datetime
import json

class DebugJsonEncoder(json.JSONEncoder):
    def iterencode(self, o, _one_shot=False):
        default_resolver = self.default
        # Rewrites the default resolve, self.default(), with the custom resolver.
        # It will process the Wrapper classes
        def _resolve(o):
            if isinstance(o, ValueWrapper):
                # Calls custom resolver precede others. Due to the _make_iterencode()
                # call the custom resolver following by all standard type verifying 
                # failed. But we want custom resolver can be executed by all standard 
                # verifying.
                # see https://github.com/python/cpython/blob/2.7/Lib/json/encoder.py#L442
                result = default_resolver(o.data)
                if (o.data is not None) and (result is not None):
                    return result
                elif isinstance(o.data, (list, tuple)):
                    return ListWrapper(o.data)
                elif isinstance(o.data, dict):
                    return DictWrapper(o.data)
                else:
                    return o.data
            else:
                return default_resolver(o)

        # re-assign the default resolver self.default with custom resolver.
        # see https://github.com/python/cpython/blob/2.7/Lib/json/encoder.py#L161
        self.default = _resolve
        # The input value must be wrapped by ValueWrapper, avoid the values are 
        # resolved by the standard resolvers.
        # The last one arguemnt _one_shot must be False, we want to encode with
        # _make_iterencode().
        # see https://github.com/python/cpython/blob/2.7/Lib/json/encoder.py#L259
        return json.JSONEncoder.iterencode(self, _resolve(ValueWrapper(o)), False)


class ValueWrapper():
    """
    a wrapper wrapped the given object
    """

    def __init__(self, o):
        self.data = o

class ListWrapper(ValueWrapper, list):
    """
    a wrapper wrapped the given list
    """

    def __init__(self, o):
        ValueWrapper.__init__(self, o)

    # see https://github.com/python/cpython/blob/2.7/Lib/json/encoder.py#L307
    def __iter__(self):
        for chunk in self.data:
            yield ValueWrapper(chunk)

class DictWrapper(ValueWrapper, dict):
    """
    a wrapper wrapped the given dict
    """

    def __init__(self, d):
        dict.__init__(self, d)

    def __iter__(self):
        for key, value in dict.items(self):
            yield key, ValueWrapper(value)

    # see https://github.com/python/cpython/blob/2.7/Lib/json/encoder.py#L361
    def items(self):
        for key, value in dict.items(self):
            yield key, ValueWrapper(value)

    # see https://github.com/python/cpython/blob/2.7/Lib/json/encoder.py#L363
    def iteritems(self):
        for key, value in dict.iteritems(self):
            yield key, ValueWrapper(value)


def json_debug_handler(obj):
    print("object received:")
    print type(obj)
    print("\n\n")
    if  isinstance(obj, datetime.datetime):
        return obj.isoformat()
    elif isinstance(obj,mDict):
        return {'orig':obj , 'attrs': vars(obj)}
    elif isinstance(obj,mList):
        return {'orig':obj, 'attrs': vars(obj)}
    else:
        return None


class mDict(dict):
    pass

class mList(list):
    pass


def test_debug_json():
    games = mList(['mario','contra','tetris'])
    games.src = 'console'
    scores = mDict({'dp':10,'pk':45})
    scores.processed = "unprocessed"
    test_json = { 'games' : games , 'scores' : scores , 'date': datetime.datetime.now(), 'default': None}
    print(json.dumps(test_json,cls=DebugJsonEncoder,default=json_debug_handler))

if __name__ == '__main__':
    test_debug_json()