classCJsonEncoder(json.JSONEncoder):defdefault(self,obj):ifisinstance(obj,datetime):returnobj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')elifisinstance(obj,date):returnobj.strftime('%Y-%m-%d')else:returnjson.JSONEncoder.default(self,obj) 使用时候只要在json.dumps增加一个cls参数即可: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 json.du...
To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the default() method to serialize additional types), specify it with theclskwarg; otherwise JSONEncoder is used. 然后就看到了官方文档中的一个Demo: importjsonclassComplexEncoder(json.JSONEncoder):defdefault(self, obj):ifisinstance(ob...
这样就可以顺利将包含日期时间对象的数据序列化为 JSON 字符串,避免出现Object of type datetime is not JSON serializable的错误。 流程图 flowchart TD start[开始] --> input[输入包含日期时间对象的数据字典] input --> serialize[自定义JSON序列化方法] serialize --> jsondumps[使用json.dumps方法序列化数据]...
json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding="utf-8", default=None, sort_keys=False, **kw) json.loads(s[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_...
当我们尝试将不支持的Python数据类型转换为JSON字符串时,json模块会引发TypeError。例如,json模块不支持将Python的datetime对象直接转换为JSON字符串。为了解决这个问题,我们可以使用default参数提供一个自定义函数来处理不支持的数据类型。 importjsonfromdatetimeimportdatetimedefserialize_datetime(obj):ifisinstance(obj,dateti...
优点:简单明了的规格说明广泛的支持: 几乎所有的编程语言都支持在其标准库中序列化和反序列化 JSON。可读性良好的 IDE 集成缺点:有限数据类型: null、 boolean、 string、 integer、 float、 object、 array。在序列化一些不支持的数据类型时，我们将它们转换为字符串，例如，可以首先将 datetime (1989,6,4,0,0...
genre="Fantasy", pages=300, date=datetime(2024, 3, 13)) # Serialize the Novel object n...
"created_at": datetime.datetime(1970, 1, 1), "status": "🆗", "payload": numpy.array([[1, 2], [3, 4]]) } with open("example.json", "wb") as f: f.write(orjson.dumps(data, option=orjson.OPT_NAIVE_UTC | orjson.OPT_SERIALIZE_NUMPY)) ...
JSONEncodeError: Integer exceeds 53-bit range numpy 序列化numpy数据需要设置 option=orjson.OPT_SERIALIZE_NUMPY 。 >>> import orjson, numpy >>> orjson.dumps( numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]), option=orjson.OPT_SERIALIZE_NUMPY, ...
OPT_SERIALIZE_NUMPY orjson 的一大重要特性是其可以将包含 numpy 中数据结构对象的复杂对象,兼容性地转换为 JSON 中的数组,配合 option=orjson.OPT_SERIALIZE_NUMPY 即可: OPT_SERIALIZE_UUID 除了可以自动序列化 numpy 对象外, orjson 还支持对 UUID 对象进行转换,在 orjson 3.0 之前的版本中,需要配合 option=orjs...