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我有一个要序列化的 Python 对象树。它的结构是这样的：

{
    "regular_object": {
        ...
    },
    "regular_field": ...
    "special_object": {
        "f1": "v1",
        "f2": v2,
        ...
        "fn": "vn"
    }
}

我想序列化这样的对象树，以便在 JSON 表示中像这样格式化：

{
    "regular_object": {
        ...
    },
    "regular_field": ...
    "special_object": { "f1": "v1", "f2": v2, ..., "fn": "vn" }
}

换句话说，我想要基于被格式化对象的内容的混合格式。

我尝试json.JSONEncoder通过覆盖其default方法并使用自定义类对象来存储special_object's 的内容，以便default调用自定义，如下所示：

class SpecialObject:
    def __init__(self, attrs: dict):
        self.attrs = attrs

class SpecialEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, o):
        JE = json.JSONEncoder
        if isinstance(o, SpecialObject):
            return f"{{ ', '.join([f'{JE.encode(self, el[0])}: {JE.encode(el[1])}' for el in o.attrs.items()]) }}"
        else:
            return super().default(o)

但它看起来像再次对' 的返回值进行JSONEncoder编码，所以我为我的自定义类型生成的字符串被序列化为字符串，输出类似于：default

{
    ...
    "special_object": "{ \"f1\": \"v1\", ..., \"fn\": \"vn\" }"
}

这显然不是我的想法。我还尝试像这里的一些答案所建议的那样覆盖该JSONEncoder.encode方法，但是该方法永远不会从其内部被调用JSONEncoder。

我确实找到了几种 解决看似相似问题的方法，但是那里提出的解决方案看起来太怪异，而且对于像我这样的任务来说过于复杂。有没有办法只用一两打代码就可以实现我需要的东西，而不会深入到JSONEncoder's 的肠子里？它不需要是一个通用的解决方案，只是我可以快速修复并且可能仅适用于单个案例的东西。

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实际上，你可以做这样的事情，但它是......你看它的样子。

def custom_json_dumps(obj, *args, keys_to_skip_indent=(), **kwargs):
    if isinstance(obj, dict):
        indent = kwargs.pop("indent", 0)
        separators = kwargs.get("separators", (", ", ": "))

        res = "{" + "\n" * int(indent != 0)
        for k, v in obj.items():
            if k in keys_to_skip_indent or indent == 0:
                encoded = json.dumps(v, *args, **kwargs)
            else:
                encoded = json.dumps(v, *args, indent=indent, **kwargs)
            res += "\"{}\"".format(k) + separators[1] + encoded + separators[0] + "\n" * int(indent != 0)

        return res[:res.rindex(separators[0])].replace("\n", "\n" + " " * indent) + "\n" * int(indent != 0) + "}"
    else:
        return json.dumps(obj, *args, **kwargs)

测试：

o = {
    "regular_object": {
        "a": "b"
    },
    "regular_field": 100000,
    "float_test": 1.0000001,
    "bool_test": True,
    "list_test": ["1", 0, 1.32, {"a": "b"}],
    "special_object": {
        "f1": "v1",
        "f2": "v2",
        "fn": "vn"
    }
}

print(custom_json_dumps(o, keys_to_skip_indent={"special_object",  "list_test"}, indent=4))

输出：

{
    "regular_object": {
        "a": "b"
    }, 
    "regular_field": 100000, 
    "float_test": 1.0000001, 
    "bool_test": true, 
    "list_test": ["1", 0, 1.32, {"a": "b"}], 
    "special_object": {"f1": "v1", "f2": "v2", "fn": "vn"}
}
于 2019-06-04T22:49:07.930 回答