面试题：Python中json.dumps序列化数据高级难度题

Question

有一个自定义的Python类，类中有一些属性，如class MyClass: def __init__(self): self.attr1 = 'value1'; self.attr2 = 42。尝试使用json.dumps对这个类的实例进行序列化，如果直接调用会报错，阐述报错原因，并给出至少两种解决这个问题的方案，同时解释每种方案的优缺点。

Answer 1

报错原因

json.dumps 只能序列化基本数据类型（如字典、列表、字符串、数字、布尔值、None），而自定义类 MyClass 的实例不属于这些基本类型，所以直接调用会报错。

方案一：转换为字典

1. 实现方式：

import json


class MyClass:
    def __init__(self):
        self.attr1 = 'value1'
        self.attr2 = 42


obj = MyClass()
data_dict = {
    'attr1': obj.attr1,
    'attr2': obj.attr2
}
json_str = json.dumps(data_dict)
print(json_str)

2. 优点：
   • 简单直接，容易理解和实现。
   • 不需要额外的复杂操作，对于简单的自定义类很适用。
3. 缺点：
   • 如果类中有很多属性，手动构建字典会很繁琐，容易出错。
   • 对于类中属性结构复杂（如嵌套自定义类等）的情况，处理起来比较困难。

方案二：使用 __dict__ 属性

1. 实现方式：

import json


class MyClass:
    def __init__(self):
        self.attr1 = 'value1'
        self.attr2 = 42


obj = MyClass()
json_str = json.dumps(obj.__dict__)
print(json_str)

2. 优点：
   • 代码简洁，一行代码即可实现序列化，对于属性较多的类也很方便。
   • 自动包含所有实例属性，无需手动列举每个属性。
3. 缺点：
   • 可能会序列化一些不希望被序列化的内部属性（如果类中定义了以双下划线开头的私有属性，在 Python 中实际上是会变形为 _ClassName__attr 形式存在于 __dict__ 中的）。
   • 对于类中属性是复杂类型（如自定义类对象），仍然无法直接序列化，需要进一步处理。

方案三：自定义 JSONEncoder

1. 实现方式：

import json


class MyClass:
    def __init__(self):
        self.attr1 = 'value1'
        self.attr2 = 42


class MyEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, o):
        if isinstance(o, MyClass):
            return {
                'attr1': o.attr1,
                'attr2': o.attr2
            }
        return super().default(o)


obj = MyClass()
json_str = json.dumps(obj, cls=MyEncoder)
print(json_str)

2. 优点：
   • 更加灵活，可以根据需要定制序列化逻辑，适用于各种复杂的自定义类结构。
   • 可以处理不同类型的自定义类，通过 isinstance 判断并进行相应处理。
3. 缺点：
   • 代码相对复杂，需要定义一个自定义的 JSONEncoder 类，增加了代码量。
   • 如果类结构发生变化，需要修改 default 方法中的序列化逻辑，维护成本相对较高。