在 Python 很经常做的一件事就是 Python 数据类型和 JSON 数据类型的转换。
但是存在一个明显的问题，JSON 作为一种数据交换格式有固定的数据类型，但是 Python 作为编程语言除了内置的数据类型以为还能编写自定义的数据类型。
比如你肯定遇到过类似的问题:
>>> import json
>>> import decimal
>>>
>>> data = {'key1': 'string', 'key2': 10, 'key3': decimal.Decimal('1.45')}
>>> json.dumps(data)
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
json.dumps(data)
File "/usr/lib/python3.6/json/__init__.py", line 231, in dumps
return _default_encoder.encode(obj)
File "/usr/lib/python3.6/json/encoder.py", line 199, in encode
chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
File "/usr/lib/python3.6/json/encoder.py", line 257, in iterencode
return _iterencode(o, 0)
File "/usr/lib/python3.6/json/encoder.py", line 180, in default
o.__class__.__name__)
TypeError: Object of type 'Decimal' is not JSON serializable复制代码那么问题就来了，如何把各种各样的 Python 数据类型转化成 JSON 数据类型。
一种很不 pythonic 的做法就是，先转换成某种能和 JSON 数据类型直接转换的值，然后在 dump，这么做很直接很暴力，但是在各种花式数据类型面前就很无力。
Google 是解决问题的重要方式之一，当你一顿搜索过后，你就会发现其实可以在 dumps 时 encode 这个阶段对数据进行转化。
所以你肯定是那么做的，完美地解决了问题。
>>> class DecimalEncoder(json.JSONEncoder):
... def default(self, obj):
... if isinstance(obj, decimal.Decimal):
... return float(obj)
... return super(DecimalEncoder, self).default(obj)
...
...
>>>
>>> json.dumps(data, cls=DecimalEncoder)
'{"key1": "string", "key2": 10, "key3": 1.45}'复制代码JSON 的 Encode 过程
熟悉 json 这个库的都知道基本只有4个常用的 API，分别是 dump、dumps 和 load、loads。
源码位于 cpython/Lib/json 中
# https://github.com/python/cpython/blob/master/Lib/json/__init__.py#L183-L238
def dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
default=None, sort_keys=False, **kw):
# cached encoder
if (not skipkeys and ensure_ascii and
check_circular and allow_nan and
cls is None and indent is None and separators is None and
default is None and not sort_keys and not kw):
return _default_encoder.encode(obj)
if cls is None:
cls = JSONEncoder
# 重点
return cls(
skipkeys=skipkeys, ensure_ascii=ensure_ascii,
check_circular=check_circular, allow_nan=allow_nan, indent=indent,
separators=separators, default=default, sort_keys=sort_keys,
**kw).encode(obj)复制代码直接看到最后的 return。可以发现如果不提供 cls 默认就使用 JSONEncoder，然后调用该类的实例方法 encode。
encode 方法也十分简单：
# https://github.com/python/cpython/blob/191e993365ac3206f46132dcf46236471ec54bfa/Lib/json/encoder.py#L182-L202
def encode(self, o):
# str 类型直接 encode 后返回
if isinstance(o, str):
if self.ensure_ascii:
return encode_basestring_ascii(o)
else:
return encode_basestring(o)
# chunks 是数据中的各个部分
chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
if not isinstance(chunks, (list, tuple)):
chunks = list(chunks)
return ''.join(chunks)复制代码可以看出最后的我们得到 JSON 都是 chunks 拼接得到的，chunks 是调用 self.iterencode 方法得到的。
# https://github.com/python/cpython/blob/191e993365ac3206f46132dcf46236471ec54bfa/Lib/json/encoder.py#L204-257
if (_one_shot and c_make_encoder is not None
and self.indent is None):
_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)
return _iterencode(o, 0)复制代码iterencode 方法比较长，我们只关心最后几行。
返回值 _iterencode，是函数中 c_make_encoder 或者 _make_iterencode 这两个高阶函数的返回值。
c_make_encoder 是来自 _json 这个 module ，这个 module 是一个 c 模块，我们不去关心这个模块怎么实现的。
转去研究同等作用的 _make_iterencode 方法。
# https://github.com/python/cpython/blob/191e993365ac3206f46132dcf46236471ec54bfa/Lib/json/encoder.py#L259-441
def _iterencode(o, _current_indent_level):
if isinstance(o, str):
yield _encoder(o)
elif o is None:
yield 'null'
elif o is True:
yield 'true'
elif o is False:
yield 'false'
elif isinstance(o, int):
# see comment for int/float in _make_iterencode
yield _intstr(o)
elif isinstance(o, float):
# see comment for int/float in _make_iterencode
yield _floatstr(o)
elif isinstance(o, (list, tuple)):
yield from _iterencode_list(o, _current_indent_level)
elif isinstance(o, dict):
yield from _iterencode_dict(o, _current_indent_level)
else:
if markers is not None:
markerid = id(o)
if markerid in markers:
raise ValueError("Circular reference detected")
markers[markerid] = o
o = _default(o)
yield from _iterencode(o, _current_indent_level)
if markers is not None:
del markers[markerid]
return _iterencode复制代码同样需要关心的只有返回的这个函数，代码里各种 if-elif-else 逐一把内置类型转换成 JSON 类型。
在对面无法识别的类型时候就使用了 _default() 这个方法，然后递归调用解析各个值。
_default 就是最前面那个被覆盖的 default。
到这里就可以完全了解 Python 是如何 encode 成 JSON 数据。
总结一下流程，json.dumps() 调用 JSONEncoder 的实例方法 encode()，随后使用 iterencode() 递归转化各种类型，最后把 chunks 拼接成字符串后返回。
优雅的解决方案
通过前面的流程分析之后，知道为什么继承 JSONEncoder 然后覆盖 default 方法就可以完成自定义类型解析了。
也许你以后需要解析 datetime 类型数据，你可定会那么做：
class ExtendJSONEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, decimal.Decimal):
return int(obj)
if isinstance(obj, datetime.datetime):
return obj.strftime(DATETIME_FORMAT)
return super(ExtendJSONEncoder, self).default(obj)复制代码最后调用父类是 default() 方法纯粹是为了触发异常。
Python 可以使用 singledispatch 来解决这种单泛型问题。
import json
from datetime import datetime
from decimal import Decimal
from functools import singledispatch
class MyClass:
def __init__(self, value):
self._value = value
def get_value(self):
return self._value
# 创建三个非内置类型的实例
mc = MyClass('i am class MyClass ')
dm = Decimal('11.11')
dt = datetime.now()
@singledispatch
def convert(o):
raise TypeError('can not convert type')
@convert.register(datetime)
def _(o):
return o.strftime('%b %d %Y %H:%M:%S')
@convert.register(Decimal)
def _(o):
return float(o)
@convert.register(MyClass)
def _(o):
return o.get_value()
class ExtendJSONEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
try:
return convert(obj)
except TypeError:
return super(ExtendJSONEncoder, self).default(obj)
data = {
'mc': mc,
'dm': dm,
'dt': dt
}
json.dumps(data, cls=ExtendJSONEncoder)
# {"mc": "i am class MyClass ", "dm": 11.11, "dt": "Nov 10 2017 17:31:25"}复制代码这种写法比较符合设计模式的规范。假如以后有了新的类型，不用再修改 ExtendJSONEncoder 类，只需要添加适当的 singledispatch 方法就可以了， 比较 pythonic 。
