我有以下字符串
{"action":"print","method":"onData","data":"Madan Mohan"}
我想反序列化为类的对象
class payload
string action
string method
string data
我正在使用 python 2.6 和 2.7
>>> j = '{"action": "print", "method": "onData", "data": "Madan Mohan"}'
>>> import json
>>>
>>> class Payload(object):
... def __init__(self, j):
... self.__dict__ = json.loads(j)
...
>>> p = Payload(j)
>>>
>>> p.action
'print'
>>> p.method
'onData'
>>> p.data
'Madan Mohan'
详细说明萨米的回答:
从文档:
class Payload(object):
def __init__(self, action, method, data):
self.action = action
self.method = method
self.data = data
import json
def as_payload(dct):
return Payload(dct['action'], dct['method'], dct['data'])
payload = json.loads(message, object_hook = as_payload)
我的反对意见
.__dict__
解决方案是,虽然它可以完成工作并且简洁,但 Payload 类变得完全通用- 它不记录其字段。
例如,如果 Payload 消息具有意外的格式,而不是在创建 Payload 时抛出 key not found 错误,在使用 payload 之前不会生成错误。
如果你在 Python 3.6 中接受类型提示,你可以这样做:
def from_json(data, cls):
annotations: dict = cls.__annotations__ if hasattr(cls, '__annotations__') else None
if issubclass(cls, List):
list_type = cls.__args__[0]
instance: list = list()
for value in data:
instance.append(from_json(value, list_type))
return instance
elif issubclass(cls, Dict):
key_type = cls.__args__[0]
val_type = cls.__args__[1]
instance: dict = dict()
for key, value in data.items():
instance.update(from_json(key, key_type), from_json(value, val_type))
return instance
else:
instance : cls = cls()
for name, value in data.items():
field_type = annotations.get(name)
if inspect.isclass(field_type) and isinstance(value, (dict, tuple, list, set, frozenset)):
setattr(instance, name, from_json(value, field_type))
else:
setattr(instance, name, value)
return instance
然后,您可以像这样实例化类型化的对象:
class Bar:
value : int
class Foo:
x : int
bar : List[Bar]
obj : Foo = from_json(json.loads('{"x": 123, "bar":[{"value": 3}, {"value": 2}, {"value": 1}]}'), Foo)
print(obj.x)
print(obj.bar[2].value)
这种语法虽然需要 Python 3.6,但并不涵盖所有情况——例如,支持 typing.Any... 但至少它不会污染需要用额外的 init/tojson 方法反序列化的类。
如果你想节省代码行并留下最灵活的解决方案,我们可以将 json 字符串反序列化为动态对象:
p = lambda:None
p.__dict__ = json.loads('{"action": "print", "method": "onData", "data": "Madan Mohan"}')
>>>> p.action
输出:u'print'
>>>> p.method
输出:u'onData'
我以为我为解决这个“挑战”而失去了所有的头发。我遇到了以下问题:
我发现了一个名为的库jsonpickle
,它已被证明非常有用。
安装:
pip install jsonpickle
这是一个将嵌套对象写入文件的代码示例:
import jsonpickle
class SubObject:
def __init__(self, sub_name, sub_age):
self.sub_name = sub_name
self.sub_age = sub_age
class TestClass:
def __init__(self, name, age, sub_object):
self.name = name
self.age = age
self.sub_object = sub_object
john_junior = SubObject("John jr.", 2)
john = TestClass("John", 21, john_junior)
file_name = 'JohnWithSon' + '.json'
john_string = jsonpickle.encode(john)
with open(file_name, 'w') as fp:
fp.write(john_string)
john_from_file = open(file_name).read()
test_class_2 = jsonpickle.decode(john_from_file)
print(test_class_2.name)
print(test_class_2.age)
print(test_class_2.sub_object.sub_name)
输出:
John
21
John jr.
网址:http: //jsonpickle.github.io/
希望它会节省你的时间(和头发)。
在最新版本的 python 中,您可以使用marshmallow-dataclass:
from marshmallow_dataclass import dataclass
@dataclass
class Payload
action:str
method:str
data:str
Payload.Schema().load({"action":"print","method":"onData","data":"Madan Mohan"})
我更喜欢添加一些字段检查,例如,这样你就可以捕捉到错误,比如当你得到无效的 json,或者不是你期望的 json,所以我使用了命名元组:
from collections import namedtuple
payload = namedtuple('payload', ['action', 'method', 'data'])
def deserialize_payload(json):
kwargs = dict([(field, json[field]) for field in payload._fields])
return payload(**kwargs)
当您正在解析的 json 与您希望它解析的内容不匹配时,这会给您带来很好的错误
>>> json = {"action":"print","method":"onData","data":"Madan Mohan"}
>>> deserialize_payload(json)
payload(action='print', method='onData', data='Madan Mohan')
>>> badjson = {"error":"404","info":"page not found"}
>>> deserialize_payload(badjson)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 2, in deserialize_payload
KeyError: 'action'
如果你想解析嵌套关系,例如'{"parent":{"child":{"name":"henry"}}}'
你仍然可以使用 namedtuples,甚至是一个更可重用的函数
Person = namedtuple("Person", ['parent'])
Parent = namedtuple("Parent", ['child'])
Child = namedtuple('Child', ['name'])
def deserialize_json_to_namedtuple(json, namedtuple):
return namedtuple(**dict([(field, json[field]) for field in namedtuple._fields]))
def deserialize_person(json):
json['parent']['child'] = deserialize_json_to_namedtuple(json['parent']['child'], Child)
json['parent'] = deserialize_json_to_namedtuple(json['parent'], Parent)
person = deserialize_json_to_namedtuple(json, Person)
return person
给你
>>> deserialize_person({"parent":{"child":{"name":"henry"}}})
Person(parent=Parent(child=Child(name='henry')))
>>> deserialize_person({"error":"404","info":"page not found"})
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 2, in deserialize_person
KeyError: 'parent'
您可以专门为对象创建编码器:http: //docs.python.org/2/library/json.html
import json
class ComplexEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, complex):
return {"real": obj.real,
"imag": obj.imag,
"__class__": "complex"}
return json.JSONEncoder.default(self, obj)
print json.dumps(2 + 1j, cls=ComplexEncoder)
另一种方法是简单地将 json 字符串作为 dict 传递给对象的构造函数。例如,您的对象是:
class Payload(object):
def __init__(self, action, method, data, *args, **kwargs):
self.action = action
self.method = method
self.data = data
以下两行python代码将构建它:
j = json.loads(yourJsonString)
payload = Payload(**j)
基本上,我们首先从 json 字符串创建一个通用的 json 对象。然后,我们将通用 json 对象作为 dict 传递给 Payload 类的构造函数。Payload 类的构造函数将 dict 解释为关键字参数并设置所有适当的字段。
pydantic是一个越来越受欢迎的 python 3.6+ 项目库。它主要使用类型提示进行数据验证和设置管理。
使用不同类型的基本示例:
from pydantic import BaseModel
class ClassicBar(BaseModel):
count_drinks: int
is_open: bool
data = {'count_drinks': '226', 'is_open': 'False'}
cb = ClassicBar(**data)
>>> cb
ClassicBar(count_drinks=226, is_open=False)
我喜欢 lib 的地方在于你可以免费获得很多好东西,比如
>>> cb.json()
'{"count_drinks": 226, "is_open": false}'
>>> cb.dict()
{'count_drinks': 226, 'is_open': False}
虽然Alex 的回答为我们指出了一种很好的技术,但当我们有嵌套对象时,他给出的实现会遇到问题。
class more_info
string status
class payload
string action
string method
string data
class more_info
使用以下代码:
def as_more_info(dct):
return MoreInfo(dct['status'])
def as_payload(dct):
return Payload(dct['action'], dct['method'], dct['data'], as_more_info(dct['more_info']))
payload = json.loads(message, object_hook = as_payload)
payload.more_info
也将被视为payload
会导致解析错误的实例。
来自官方文档:
object_hook 是一个可选函数,将使用任何对象文字解码的结果(字典)调用。将使用 object_hook 的返回值而不是 dict。
因此,我更愿意提出以下解决方案:
class MoreInfo(object):
def __init__(self, status):
self.status = status
@staticmethod
def fromJson(mapping):
if mapping is None:
return None
return MoreInfo(
mapping.get('status')
)
class Payload(object):
def __init__(self, action, method, data, more_info):
self.action = action
self.method = method
self.data = data
self.more_info = more_info
@staticmethod
def fromJson(mapping):
if mapping is None:
return None
return Payload(
mapping.get('action'),
mapping.get('method'),
mapping.get('data'),
MoreInfo.fromJson(mapping.get('more_info'))
)
import json
def toJson(obj, **kwargs):
return json.dumps(obj, default=lambda j: j.__dict__, **kwargs)
def fromJson(msg, cls, **kwargs):
return cls.fromJson(json.loads(msg, **kwargs))
info = MoreInfo('ok')
payload = Payload('print', 'onData', 'better_solution', info)
pl_json = toJson(payload)
l1 = fromJson(pl_json, Payload)
有不同的方法可以将 json 字符串反序列化为对象。以上所有方法都是可以接受的,但我建议使用库来防止重复键问题或嵌套对象的序列化/反序列化。
Pykson,是一个用于 Python 的 JSON 序列化器和反序列化器,可以帮助您实现。只需将 Payload 类模型定义为 JsonObject,然后使用 Pykson 将 json 字符串转换为对象。
from pykson import Pykson, JsonObject, StringField
class Payload(pykson.JsonObject):
action = StringField()
method = StringField()
data = StringField()
json_text = '{"action":"print","method":"onData","data":"Madan Mohan"}'
payload = Pykson.from_json(json_text, Payload)