难以确定 numpy int64 的类型

Question

题

我无法识别numpy.int64对象，以便将它们转换为用于 json 序列化的基本 python int。isinstance通常有效，但在以下示例中无效，我很想了解为什么会这样。

>>> x
0
>>> type(x)
<class 'numpy.int64'>
>>> import numpy
>>> isinstance(x, numpy.int64)
False

语境

上面的 x 来自我的应用程序，由to_dict熊猫数据帧生成。各种数据帧用于生成结果，因此我不能只使用熊猫to_json。

从如何识别 python 中的 numpy 类型中获取提示？，我实际上已经成功地检测到这些项目（有时根本不是 numpy 对象），使用以下方法：

>>> (isinstance(x, (pd.np.ndarray, pd.np.generic)) and 
>>> pd.np.issubdtype(x, pd.np.dtype('int64')))
True

但是如果有人能解释为什么第一个选项不起作用，我将非常感激，这样我就可以有足够的信心将其部署到我们的生产系统中。使用simplejson和使用的自定义JSONDecoder类isinstance(obj, pd.np.int64)已经工作了几个月，但它突然停止使用上面的示例。

pickle.dumps(x) 给 b'\x80\x03cnumpy.core.multiarray\nscalar\nq\x00cnumpy\ndtype\nq\x01X\x02\x00\x00\x00i8q\x02K\x00K\x01\x87q\x03Rq\x04(K\x03X\x01\x00\x00\x00<q\x05NNNJ\xff\xff\xff\xffJ\xff\xff\xff\xffK\x00tq\x06bC\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00q\x07\x86q\x08Rq\t.'

有趣的是，酸洗对象似乎解决了这个问题。

>>> isinstance(pickle.loads(pickle.dumps(x)), pd.np.int64)
True