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如何使Python类可序列化？

一个简单的课程:

class FileItem:
    def __init__(self, fname):
        self.fname = fname

我该怎么做才能得到输出:

>>> import json

>>> my_file = FileItem('/foo/bar')
>>> json.dumps(my_file)
TypeError: Object of type 'FileItem' is not JSON serializable

没有错误(__CODE__)

3.7中的标准库可以递归地将数据类转换为dict(来自docs的示例):

from dataclasses import dataclass, asdict
from typing import List

@dataclass
class Point:
     x: int
     y: int

@dataclass
class C:
     mylist: List[Point]

p = Point(10, 20)
assert asdict(p) == {'x': 10, 'y': 20}

c = C([Point(0, 0), Point(10, 4)])
tmp = {'mylist': [{'x': 0, 'y': 0}, {'x': 10, 'y': 4}]}
assert asdict(c) == tmp

我正在寻找一种方法,在存在嵌套时将字典转回数据类.喜欢的东西,C(**tmp)只有工作,如果数据类的字段是简单类型,而不是自己的数据类.我熟悉jsonpickle,但它带有一个突出的安全警告.

是否有任何优雅的方式使Python JSON编码器支持日期时间？一些第三方模块或简单的黑客？

我正在使用龙卷风的数据库包装器从db中获取一些原始数据以生成json.查询结果包括常规MySQL时间戳列.

Python的默认json编码器不支持自己的日期时间类型,这是非常烦人的,这在所有类型的数据库查询中都很常见.

我不想修改Python自己的json编码器.任何好的做法？非常感谢!

ps:我通过修改Python JSON编码器默认方法找到了一个脏黑客:

更改:

def default(self, o):
    raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")

至:

def default(self, o):
    from datetime import date
    from datetime import datetime
    if isinstance(o, datetime):
        return o.isoformat()
    elif isinstance(o, date):
        return o.isoformat()
    else:
        raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")

好吧,它只是开发环境的临时解决方案.

但是对于长期解决方案或生产环境,这非常难看,每次部署到新服务器时我都必须进行修改.

有没有更好的办法？我不想修改Python代码本身,也不想修改Tornado源代码.我能用自己的项目代码做些什么来实现这一目标吗？最好是一步到位.

非常感谢!

我需要 进一步回答有关使 Python json 编码器支持 Python 的新数据类的问题：考虑它们何时处于嵌套结构json serialization of @dataclass中。

考虑：

import json
from attr import dataclass
from dataclasses_json import dataclass_json
@dataclass
@dataclass_json
class Prod:
    id: int
    name: str
    price: float

prods = [Prod(1,'A',25.3),Prod(2,'B',79.95)]
pjson = json.dumps(prods)

这给了我们：

TypeError: Object of type Prod is not JSON serializable

请注意，上面确实包含了答案之一/sf/answers/4178169831/。它声称通过装饰器支持嵌套案例dataclass_json。显然这实际上行不通。

我还尝试了另一个答案/sf/answers/3590072461/：

class EnhancedJSONEncoder(json.JSONEncoder):
        def default(s, o):
            if dataclasses.is_dataclass(o):
                return dataclasses.asdict(o)
            return super().default(o)

我为它创建了一个辅助方法：

def jdump(s,foo):
    return json.dumps(foo, cls=s.c.EnhancedJSONEncoder)

但使用该方法也不会影响（错误）结果。还有其他提示吗？