python json.dumps raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable") TypeError: 0 is not JSON ...

最新推荐文章于 2025-05-16 11:37:02 发布
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文章标签： json python
原文链接：http://www.cnblogs.com/zichun-zeng/p/10309486.html
本文介绍了如何解决Python中使用json.dumps遇到的问题，当字典中包含numpy.int64或numpy.float等类型时会导致出错。文章提供了将这些类型转换为Python内置类型的方法，从而避免错误发生。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

　　出错如题。

　　这个问题有可能是因为python的json.dumps没法识别dump内容里的某些数据类型导致的。我的问题是因为dict中含有numpy.int64,numpy.float等类型导致的，需要先把这些numpy的数据类型转化为相应的python数据类型，如int,float，之后就可以正常运行了。

转载于:https://www.cnblogs.com/zichun-zeng/p/10309486.html

使用sqlalchemy时查询结果Json序列化失败问题 is not JSON serializable
Ylca Csdn Blog
02-17 2009
json.dumps数据库查询结果 转成 Json有时候会报错 raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable") 这个是因为查询结果集里有dumps无法识别的类型需要手动去转换成字符串类型 包括None类型也会报错 我的解决方法是如下 json.dumps(要序列化的数据,cls = Serializable_Conversion...
JSON 无法序列化
weixin_44617651的博客
06-07 792
JSON 无法序列化通常出现在尝试将某些类型的数据转换为 JSON 字符串时，这些数据类型可能包含不可序列化的内容。 JSON 序列化器通常无法处理特定类型的数据，例如日期时间对象、自定义类实例等。在将数据转换为 JSON 字符串之前，确保所有数据都是可序列化的。我们可以编写自定义的序列化器来处理不可序列化的对象，或者将对象转换为可序列化的类型。
python报错：使用json.dumps()时，报错type xxx is not json serializable错误原因及解决方案
学无止尽，谨言慎行！
05-16 1178
在Python 3.8中使用json.dumps()时，遇到TypeError: Object of type xxx is not JSON serializable错误，通常是因为待序列化的对象包含JSON不支持的数据类型，如自定义类、datetime、numpy数值或bytes等。以下是系统性解决方案： 自定义对象序列化：通过default参数定义转换逻辑，将对象转为字典或JSON支持的类型，或直接使用__dict__属性序列化实例变量。 处理特殊数据类型：将datetime转为ISO格式字符串，将n
python报错：TypeError: 0 is not JSON serializable
怡宝2号
12-29 4848
python代码 import json import numpy as np data = {} data['code'] = 0 data['reading'] = '123,456,789' data['total'] = [np.array(3), np.array(4)] encode_json = json.dumps(data) 问题 data数据中有numpy格式的数据，所以j...
java json.dumps,如何在JSON中编码字节？ json.dumps（）引发TypeError
weixin_28912709的博客
02-27 285
I am trying to encode a dictionary containing a string of bytes with json, and getting a is not JSON serializable error.Sample code:import base64import jsondata={}encoded = base64.encodebytes(b'data t...
解决图片对象不能json序列化问题：<ImageFieldFile: image/background_IXSZChD.jpg> is not JSON serializable
qq_27985863的博客
11-15 4604
json.dumps（img_list，）不可以序列化图片，不知道怎么回事（py3）报错： Traceback (most recent call last): File "/home/python35/lib/python3.5/site-packages/django/core/handlers/exception.py", line 41, in inner response
Python学习笔记之解析json的方法分析
09-21
raise TypeError(repr(obj) + " is not JSON serializable") print(json.dumps(2+1j, default=encode_complex)) # 输出 '[2.0, 1.0]' ``` 2. **自定义JSON解码器**: - **示例**: ```python def as_complex...
Object of type type is not JSON serializable
03-08
raise TypeError(f"{type(obj)} is not JSON serializable") # 使用示例 data = { 'timestamp': datetime.now(), 'my_class': list, 'user': User("Bob", 25) } json_str = json.dumps(data, default=enhanced...
【Python JSON处理】：simplejson.encoder源码浅析
JSON处理与Python的简单介绍 JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，因其文本形式简单且易于人阅读和编写而广受欢迎。它常用于网络数据传输，尤其在Web应用中与JavaScript结合紧密，但...
【Python库文件调试】：使用simplejson.encoder调试JSON序列化问题
[【Python库文件调试】：使用simplejson.encoder调试JSON序列化问题](https://codingstreets.com/wp-content/uploads/2021/06/json-1024x576.jpg) # 1. JSON序列化基础与simplejson简介 ## 简介 JSON（JavaScript ...
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![【django.utils.simplejson编码原理全揭秘】：深入理解如何将Python对象高效转换为JSON]...# 1. Django中的SimpleJSON概述 Django作为一个高性能的Web框架，提供了一套内建的工具来处理JSON数据。...
错误提示：datetime.datetime is not JSON serializable
zhaojikun521521的博客
11-14 634
在项目中遇到时间类型的错误，提示如下 datetime格式的数据报错：datetimeTypeError: datetime.datetime(2018, 7, 22, 3, 13, 11) is not JSON serializable 重写构造json类，遇到日期特殊处理. views.py import json import datetime class DateEncoder(json...
python raise用法
人工智能视觉分析算法学习实践和经验分享。
03-30 2910
raise的应用场景： 是否可以在程序的指定位置手动抛出一个异常？ 答案是肯定的，Python 允许我们在程序中手动设置异常，使用 raise 语句即可。 你可能会疑惑，从来都是想方设法地让程序正常运行，怎么还要手动设置异常呢？ 首先要分清楚程序发生异常和程序执行错误，它们完全是两码事：程序由于错误导致的运行异常，是需要程序员想办法解决的；但还有一些异常，是程序正常运行的结果，比如用 raise 手动引发的异常。 raise的基本语法结构raise exceptionName [(reason)] exce
◎python-错误，异常与断言
m0_62836433的博客
07-31 545
python中异常库中的异常有限，这时就需要自定义异常检测字符中是否有大写字母存在，若存在则抛出异常passif word.isupper(): # 检测字符是否都为大写上面仅仅只是抛出异常，使用的是if来判断是否不符合预期，不符合预期值则抛出异常捕获自定义异常return self.word+'全是大写'try:if word.isupper(): # 检测字符是否都为大写print(e)print('结束')
python接口测试之参数关联遇到的问题
weixin_30911451的博客
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利用博客园登陆保存草稿以及删除草稿进行参数关联练习 1、草稿保存成功之后无法获取到保存成功的草稿id 解决方案：保存之后利用sleep函数等待几秒之后 2、程序报如下错误： raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable") TypeError: {'postId', '9167249'} is not JSON se...
python microbit typeerror_TypeError：无法转换为int - Micropython(TypeError: can't convert to int - Micropy...
weixin_39575007的博客
12-11 2919
TypeError：无法转换为int - Micropython(TypeError: can't convert to int - Micropython)我有使用micropython的算术问题。from microbit import *counter = 0while True:display.show('8')if accelerometer.was_gesture('shake'):d...
Python彻底解决TypeError的问题
svygh123的专栏
05-11 626
今天看到一个问题：TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'list'，我们来彻底解决它。
解决Python数据类型不兼容错误
qq_37934722的博客
09-22 797
这种错误通常发生在试图将不同类型的数据进行操作或赋值时。本文将介绍一些常见的数据类型不兼容错误，并提供相应的解决方法和示例代码。通过使用适当的类型转换、检查数据类型、检查属性或方法是否存在以及检查键是否存在，可以解决这些错误。在编写代码时，确保对不同类型的数据进行正确的操作，可以帮助避免这些错误的发生。类型错误是最常见的数据类型不兼容错误之一。属性错误通常发生在试图访问对象不存在的属性或方法时。这可能是由于对象的数据类型不正确或对象缺少所需的属性或方法。键错误通常发生在试图使用字典中不存在的键时。
python json.dumps 报错Object of type ndarray is not JSON serializable
最新发布
07-06
<think>我们被要求解决一个特定的错误：当使用`json.dumps`时，遇到`Object of type ndarray is not JSON serializable`。根据引用[2]和[3]，我们可以知道这个错误是因为`json.dumps`默认无法处理numpy的ndarray类型。我们需要提供一个自定义的序列化方法。 解决方案有两种常见方式： 1. 使用`default`参数：提供一个函数，该函数在遇到无法序列化的对象时会被调用，返回一个可序列化的对象（如基本类型、列表、字典等）。 2. 创建一个自定义的JSON编码器（继承`json.JSONEncoder`），并覆盖`default`方法，然后在`json.dumps`时使用`cls`参数指定这个编码器。 由于错误信息明确指出了是ndarray类型，我们可以针对ndarray进行转换，将其转换为列表（因为列表是可以被JSON序列化的）。 参考引用[2]中的例子，他们使用了自定义编码器（MyEncoder）来解决ndarray的序列化问题。引用[3]则展示了如何通过一个函数或者利用对象的`__dict__`属性来序列化自定义对象。 对于ndarray，我们可以这样处理： 方法一：使用一个函数作为`default`参数 ```python import json import numpy as np def numpy_serializer(obj): if isinstance(obj, np.ndarray): return obj.tolist() # 将ndarray转换为列表 # 如果需要处理其他numpy类型，可以继续添加 if isinstance(obj, (np.integer, np.floating)): return int(obj) if isinstance(obj, np.integer) else float(obj) # 如果遇到其他无法序列化的类型，抛出TypeError raise TypeError(f"Type {type(obj)} not serializable") # 使用 data = {'array': np.array([1,2,3])} json_str = json.dumps(data, default=numpy_serializer) ``` 方法二：使用自定义编码器类（继承json.JSONEncoder） ```python import json import numpy as np class NumpyEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isinstance(obj, np.ndarray): return obj.tolist() if isinstance(obj, (np.integer, np.floating)): return int(obj) if isinstance(obj, np.integer) else float(obj) # 对于其他类型，使用父类的默认方法 return super().default(obj) # 使用 data = {'array': np.array([1,2,3])} json_str = json.dumps(data, cls=NumpyEncoder) ``` 以上两种方法都可以。通常，如果我们需要在多个地方使用，或者需要处理多种特殊类型，自定义编码器类会更方便。 另外，引用[3]还提到了一种简化的方式：如果对象有`__dict__`属性，可以使用`default=lambda o: o.__dict__`，但这通常用于自定义类的实例，对于ndarray并不适用（因为ndarray没有`__dict__`属性）。所以，对于ndarray，我们使用上述的转换方法。 注意：如果数据中同时包含其他numpy类型（如np.int32, np.float64等），我们也需要将它们转换为Python内置类型（如int, float），因为JSON不支持这些numpy标量类型。上面的代码已经考虑了这些情况。 因此，用户可以根据自己的情况选择一种方法。如果只有ndarray，那么可以只处理ndarray；如果还有其他numpy类型，最好一并处理。 现在，我们按照要求生成相关问题。</think>### 解决`Object of type ndarray is not JSON serializable`错误 当使用`json.dumps()`序列化包含NumPy数组（ndarray）的数据时，会出现此错误。这是因为JSON标准仅支持基础数据类型（字符串、数字、列表、字典等），而NumPy数组属于特殊对象类型。以下是三种解决方案： --- #### 方法1：使用自定义编码器（推荐） 创建继承`json.JSONEncoder`的子类，专门处理NumPy类型： ```python import json import numpy as np class NumpyEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isinstance(obj, np.ndarray): return obj.tolist() # 将数组转为列表 if isinstance(obj, (np.integer, np.floating)): return int(obj) if isinstance(obj, np.integer) else float(obj) return super().default(obj) # 使用示例 data = {'array': np.array([1, 2, 3])} json_str = json.dumps(data, cls=NumpyEncoder) # 成功输出: {"array": [1, 2, 3]} ``` --- #### 方法2：通过`default`参数使用lambda函数 对于简单场景，直接转换数组为列表： ```python import json import numpy as np data = {'matrix': np.array([[1, 2], [3, 4]])} json_str = json.dumps(data, default=lambda x: x.tolist() if isinstance(x, np.ndarray) else x) ``` --- #### 方法3：手动转换数组后再序列化 在数据传入`json.dumps()`前显式转换： ```python import numpy as np import json # 原始数据包含ndarray data = { 'name': 'test', 'values': np.array([10, 20, 30]) } # 手动转换ndarray为列表 data['values'] = data['values'].tolist() json_str = json.dumps(data) # 正常序列化 ``` --- ### 关键原因说明 - **JSON限制**：JSON标准不支持`ndarray`、`np.int32`等NumPy特有类型[^2]。 - **解决方案本质**：将NumPy类型转换为JSON兼容的基础Python类型（列表/浮点数/整数）。 - **编码器原理**：当`json.dumps()`遇到无法处理的类型时，会调用`default`函数或自定义`JSONEncoder`[^3]。 --- ### 相关问题 1. 如何序列化包含多个NumPy数组的嵌套字典？ 2. 除了`ndarray`，还有哪些Python对象不能被`json.dumps()`直接序列化？ 3. 如何反序列化JSON数据并重新转换为NumPy数组？ 4. 自定义JSON编码器如何处理Pandas的`DataFrame`类型？
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