python3运行报错:TypeError: Object of type 'type' is not JSON serializable解决方法

本文介绍了解决Python中json.dumps遇到bytes类型数据时的编码问题。通过自定义编码类MyEncoder,可以将bytes类型转换为str类型,从而避免编码错误。
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报这个错的原因是因为json.dumps函数发现字典里面有bytes类型的数据,无法编码。解决方法:在编码函数之前写一个编码类,只要检查到了是bytes类型的数据就把它转化成str类型。

这个编码类代码示例如下:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import json


class MyEncoder(json.JSONEncoder):

    def default(self, obj):
        """
        只要检查到了是bytes类型的数据就把它转为str类型
        :param obj:
        :return:
        """
        if isinstance(obj, bytes):
            return str(obj, encoding='utf-8')
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

 

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<think>我现在需要解决用户的问题:解决Python中的TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable错误。首先,我需要理解这个错误的原因。通常,当尝试将NumPy的int64类型对象直接序列化为JSON时,会遇到这个问题,因为JSON标准模块不支持序列化NumPy的数据类型。 首先,我应该考虑如何将int64转换为Python的内置int类型。例如,使用item()方法或者astype(int)来转换类型。另外,可能需要自定义一个JSON编码器,覆盖默认的序列化方法,以处理NumPy的数据类型。 还需要考虑其他可能的解决方案,比如使用pandas的to_json方法,或者使用其他库如simplejson。此外,检查数据中是否存在其他非标准JSON类型的对象,比如datetime或decimal,这些也需要处理。 还要确保在代码中正确处理所有可能的数据类型,避免遗漏。最后,需要总结这些方法,并给出具体的代码示例,以便用户能够实际应用。 现在,我需要按照用户的要求,先回答问题,然后提出3-5个相关问题。必须确保回答部分包含解决该问题的具体方法,并且相关问题部分符合格式要求,不换行,开头是“§§相关问题§§”,然后列出问题。 首先,回答部分应该包括以下内容: 1. 使用`.item()`方法将NumPy的int64转换为Python的int。 2. 自定义JSONEncoder,覆盖default方法以处理int64。 3. 使用pandas的to_json方法(如果数据是DataFrame)。 4. 使用其他库如simplejson。 5. 确保所有数据类型兼容,比如datetime或decimal的处理。 然后,相关问题部分需要提出3-5个问题,比如: 1. 如何处理其他NumPy数据类型如float64的序列化问题? 2. 在自定义JSON编码器时,如何处理多种非标准类型? 3. 使用pandas的to_json方法时有哪些常见参数? 4. 是否有性能上的考虑,比如大数据量时的处理? 5. 如何确保所有数据类型在序列化后保持一致性? 需要确保这些相关问题与原问题紧密相关,并且不超出范围。 现在,我需要将这些思路整理成符合用户要求的回答,并确保相关问题部分正确无误。</think>解决Python中`TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable`错误的方法如下: 1. **手动转换类型**:将NumPy的`int64`对象显式转为Python内置类型,如`int(numpy_value)`或`numpy_value.item()`。 2. **自定义JSON编码器**:继承`json.JSONEncoder`并重写`default`方法,处理`np.int64`等类型: ```python class CustomEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isinstance(obj, np.integer): return int(obj) return json.JSONEncoder.default(self, obj) # 使用方式:json.dumps(data, cls=CustomEncoder) ``` 3. **使用pandas内置方法**:若数据为DataFrame,优先用`df.to_json()`,它自动处理NumPy类型。 4. **替换JSON库**:如使用`simplejson`库,它对NumPy类型有更好的原生支持。
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