Python 中 JSON 模块无法序列化日期对象的原因及解决方案(模块.对象.解决方案.日期.原因...)

wufei123 发布于 2025-09-11 阅读(1)

python 中 json 模块无法序列化日期对象的原因及解决方案

JSON 模块是 Python 中用于处理 JSON 数据的标准库,但它默认情况下无法直接序列化 datetime 和 date 对象。这是因为 JSON 规范本身并不支持这些 Python 特有的数据类型。 为了解决这个问题,我们需要将日期和时间对象转换为 JSON 可以识别的格式,通常是字符串。

问题分析

Python 的 json.dumps() 方法用于将 Python 对象序列化为 JSON 字符串。然而,当遇到 datetime 或 date 对象时,由于 JSON 标准不支持这些类型,json.dumps() 会抛出 TypeError: Object of type date is not JSON serializable 异常。

这是因为 JSON 是一种通用的数据交换格式,旨在跨多种编程语言和平台使用。为了保持兼容性,它只支持少数几种基本数据类型,如字符串、数字、布尔值、数组和对象。

解决方案

以下是一些解决此问题的常用方法:

1. 使用 isoformat() 方法

datetime 和 date 对象都提供了 isoformat() 方法,可以将它们转换为 ISO 8601 格式的字符串,这种格式易于解析和跨平台使用。

import json
from datetime import datetime, date

data = {
    'name': 'Example',
    'date': date(2023, 10, 27),
    'datetime': datetime(2023, 10, 27, 10, 30, 0)
}

# 使用 isoformat() 将日期和时间转换为字符串
data['date'] = data['date'].isoformat()
data['datetime'] = data['datetime'].isoformat()

json_data = json.dumps(data)
print(json_data)

输出:

{"name": "Example", "date": "2023-10-27", "datetime": "2023-10-27T10:30:00"}
2. 自定义序列化函数

可以定义一个自定义的序列化函数,作为 json.dumps() 的 default 参数传入。该函数负责将 datetime 和 date 对象转换为字符串。

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import json
from datetime import datetime, date

def custom_serializer(obj):
    if isinstance(obj, (datetime, date)):
        return obj.isoformat()
    raise TypeError("Type not serializable")

data = {
    'name': 'Example',
    'date': date(2023, 10, 27),
    'datetime': datetime(2023, 10, 27, 10, 30, 0)
}

json_data = json.dumps(data, default=custom_serializer)
print(json_data)

输出:

{"name": "Example", "date": "2023-10-27", "datetime": "2023-10-27T10:30:00"}
3. 使用 strftime() 方法格式化日期和时间

strftime() 方法允许你根据指定的格式字符串将 datetime 对象格式化为字符串。

import json
from datetime import datetime

data = {
    'name': 'Example',
    'datetime': datetime(2023, 10, 27, 10, 30, 0)
}

data['datetime'] = data['datetime'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

json_data = json.dumps(data)
print(json_data)

输出:

{"name": "Example", "datetime": "2023-10-27 10:30:00"}
4. 使用第三方库

一些第三方库,如 marshmallow,提供了更高级的序列化和反序列化功能,可以方便地处理日期和时间对象。

from marshmallow import Schema, fields
import datetime
import json

class EventSchema(Schema):
    name = fields.Str()
    event_date = fields.Date()
    event_time = fields.DateTime()

event_data = {
    'name': 'Sample Event',
    'event_date': datetime.date(2024, 1, 15),
    'event_time': datetime.datetime(2024, 1, 15, 14, 30, 0)
}

schema = EventSchema()
result = schema.dump(event_data)

print(json.dumps(result))

输出:

{"name": "Sample Event", "event_date": "2024-01-15", "event_time": "2024-01-15T14:30:00"}
注意事项
  • 选择哪种方法取决于你的具体需求。如果需要标准的 ISO 8601 格式,isoformat() 是一个不错的选择。如果需要自定义格式,可以使用 strftime()。
  • 在反序列化 JSON 数据时,需要将字符串转换回 datetime 或 date 对象。可以使用 datetime.strptime() 或 date.fromisoformat() 方法。
  • 确保在序列化和反序列化过程中使用一致的格式,以避免出现错误。
总结

由于 JSON 规范不支持 datetime 和 date 对象,我们需要在序列化之前将它们转换为字符串。本文介绍了多种解决方案,包括使用 isoformat() 方法、自定义序列化函数、strftime() 方法以及第三方库。选择合适的方法可以帮助你轻松地处理包含日期和时间的数据,并将其转换为 JSON 格式。

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