如何对集合进行JSON序列化？

小编典典

如何对集合进行JSON序列化？

json

我有一个Python set，其中包含带有__hash__和__eq__方法的对象，以确保集合中没有重复项。

我需要对该结果进行json编码set，但是即使将一个空值传递set给该json.dumps方法也会引发TypeError。

  File "/usr/lib/python2.7/json/encoder.py", line 201, in encode
    chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
  File "/usr/lib/python2.7/json/encoder.py", line 264, in iterencode
    return _iterencode(o, 0)
  File "/usr/lib/python2.7/json/encoder.py", line 178, in default
    raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
TypeError: set([]) is not JSON serializable

我知道我可以为json.JSONEncoder具有自定义default方法的类创建扩展，但是我什至不知道从哪里开始进行转换set。我是否应该set使用默认方法中的值创建字典，然后返回该方法的编码？理想情况下，我想使默认方法能够处理原始编码器阻塞的所有数据类型（我将Mongo用作数据源，所以日期似乎也引发了此错误）

向正确方向的任何提示将不胜感激。

编辑：

感谢你的回答！也许我应该更精确一些。

我利用（并赞成）这里的答案来解决set翻译的局限性，但是内部键也是一个问题。

中的set对象是转换为的复杂对象__dict__，但它们本身也可以包含其属性值，这些值可能不符合json编码器中的基本类型。

涉及到很多不同的类型set，并且哈希基本上为实体计算了唯一的ID，但是按照NoSQL的真正精神，没有确切说明子对象包含什么。

一个对象可能包含的日期值starts，而另一个对象可能具有一些其他模式，该模式不包含包含“非原始”对象的键。

这就是为什么我唯一能想到的解决方案是扩展JSONEncoder替换default方法以打开不同情况的方法-
但我不确定如何进行此操作，并且文档不明确。在嵌套对象中，是default按键返回go
的值，还是只是查看整个对象的通用包含/丢弃？该方法如何容纳嵌套值？我已经看过以前的问题，但似乎找不到最佳的针对特定情况的编码的方法（不幸的是，这似乎是我在这里需要做的事情）。

阅读 329

2020-07-27

共1个答案

小编典典

JSON表示法只有少数本机数据类型（对象，数组，字符串，数字，布尔值和null），因此以JSON序列化的任何内容都必须表示为这些类型之一。

如json模块docs所示，此转换可以由
JSONEncoder 和 JSONDecoder
自动完成，但随后您将放弃可能需要的其他一些结构（如果将集转换为列表，则将失去恢复常规数据的能力。列表；如果使用将集转换为字典，dict.fromkeys(s)则将失去恢复字典的能力）。

一个更复杂的解决方案是构建可以与其他本机JSON类型共存的自定义类型。这使您可以存储包括列表，集合，字典，小数，日期时间对象等的嵌套结构：

from json import dumps, loads, JSONEncoder, JSONDecoder
import pickle

class PythonObjectEncoder(JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, (list, dict, str, unicode, int, float, bool, type(None))):
            return JSONEncoder.default(self, obj)
        return {'_python_object': pickle.dumps(obj)}

def as_python_object(dct):
    if '_python_object' in dct:
        return pickle.loads(str(dct['_python_object']))
    return dct

这是一个示例会话，显示它可以处理列表，字典和集合：

>>> data = [1,2,3, set(['knights', 'who', 'say', 'ni']), {'key':'value'}, Decimal('3.14')]

>>> j = dumps(data, cls=PythonObjectEncoder)

>>> loads(j, object_hook=as_python_object)
[1, 2, 3, set(['knights', 'say', 'who', 'ni']), {u'key': u'value'}, Decimal('3.14')]

另外，使用更通用的序列化技术（例如YAML，Twisted
Jelly或Python的pickle模块）可能很有用。它们每个都支持更大范围的数据类型。

2020-07-27