利用Python实现Json序列化库的方法步骤
前言
在Python的世界里，将一个对象以json格式进行序列化或反序列化一直是一个问题。Python标准库里面提供了json序列化的工具，我们可以简单的用json.dumps来将一个对象序列化。但是这种序列化仅支持python内置的基本类型。
Python
在Python的世界里，将一个对象以json格式进行序列化或反序列化一直是一个问题。Python标准库里面提供了json序列化的工具，我们可以简单的用json.dumps来将一个对象序列化。但是这种序列化仅支持python内置的基本类型，对于自定义的类，我们将得到ObjectoftypeAisnotJSONserializable的错误。
有很多种方法可以用来支持这种序列化，这里有一个很长的关于这个问题的讨论。总结起来，基本上有两种还不错的思路：
- 利用标准库的接口：从python标准json库中的JSONDecoder继承，然后自定义实现一个default方法用来自定义序列化过程
- 利用第三方库实现：如jsonpicklejsonwebjson-tricks等
利用标准库的接口的问题在于，我们需要对每一个自定义类都实现一个JSONDecoder.default接口，难以实现代码复用。
利用第三方库，对我们的代码倒是没有任何侵入性，特别是jsonpickle，由于它是基于pickle标准序列化库实现，可以实现像pickle一样序列化任何对象，一行代码都不需要修改。
但是我们观察这类第三方库的输出的时候，会发现所有的这些类库都会在输出的json中增加一个特殊的标明对象类型的属性。这是为什么呢？Python是一门动态类型的语言，我们无法在对象还没有开始构建的时候知道对象的某一属性的类型信息，为了对反序列化提供支持，看起来确实是不得不这么做。
有人可能觉得这也无可厚非，似乎不影响使用。但是在跨语言通信的时候，这就成为了一个比较麻烦的问题。比如我们有一个Python实现的API，客户端发送了一个json请求过来，我们想在统一的一个地方将json反序列化为我们Python代码的对象。由于客户端不知道服务器端的类型信息，json请求里面就没法加入这样的类型信息，这也就导致这样的类库在反序列化的时候遇到问题。
能不能有一个相对完美的实现呢？先看一下我们理想的json序列化库的需求：
- 我们希望能简单的序列化任意自定义对象，只添加一行代码，或者不加入任何代码
- 我们希望序列化的结果不加入任何非预期的属性
- 我们希望能按照指定的类型进行反序列化，能自动处理嵌套的自定义类，只需要自定义类提供非常简单的支持，或者不需要提供任何支持
- 我们希望反序列化的时候能很好的处理属性不存在的情况，以便在我们加入某一属性的时候，可以设置默认值，使得旧版本的序列化结果可以正确的反序列化出来
如果有一个json库能支持上面的四点，那就基本是比较好用的库了。下面我们来尝试实现一下这个类库。
对于我们想要实现的几个需求，我们可以建立下面这样的测试来表达我们所期望的库的API设计：
classA(JsonSerializable):
def__init__(self,a,b):
super().__init__()
self.a=a
self.b=bifbisnotNoneelseB(0)
@property
defid(self):
returnself.a
def_deserialize_prop(self,name,deserialized):
ifname=='b':
self.b=B.deserialize(deserialized)
return
super()._deserialize_prop(name,deserialized)
classB(JsonSerializable):
def__init__(self,b):
super().__init__()
self.b=b
classJsonSerializableTest(unittest.TestCase):
deftest_model_should_serialize_correctly(self):
self.assertEqual(json.dumps({'a':1,'b':{'b':2}}),A(1,B(2)).serialize())
deftest_model_should_deserialize_correctly(self):
a=A.deserialize(json.dumps({'a':1,'b':{'b':2}}))
self.assertEqual(1,a.a)
self.assertEqual(2,a.b.b)
deftest_model_should_deserialize_with_default_value_correctly(self):
a=A.deserialize(json.dumps({'a':1}))
self.assertEqual(1,a.a)
self.assertEqual(0,a.b.b)
这里我们希望通过继承的方式来添加支持，这将在反序列化的时候提供一个好处。因为有了它我们就可以直接使用A.deserialize方法来反序列化，而不需要提供任何其他的反序列化函数参数，比如这样json.deserialize(serialized_str,A)。
同时为了验证我们的框架不会将@property属性序列化或者反序列化，我们特意在类A中添加了这样一个属性。
由于在反序列化的时候，框架是无法知道某一个对象属性的类型信息，比如测试中的A.b，为了能正确的反序列化，我们需要提供一点简单的支持，这里我们在类A中覆盖实现了一个父类的方法_deserialize_prop对属性b的反序列化提供支持。
当我们要反序列化一个之前版本的序列化结果时，我们希望能正确的反序列化并使用我们提供的默认值作为最终的反序列化值。这在属性A.b的测试中得到了体现。
（上面的测试有很多边界的情况、支持的变量类型并没有覆盖，此测试只是作为示例使用。）
如果能有一个类可以让上面的测试通过，相信那个类就是我们所需要的类了。这样的类可以实现为如下：
defis_normal_prop(obj,key):
is_prop=isinstance(getattr(type(obj),key,None),property)
is_func_attr=callable(getattr(obj,key))
is_private_attr=key.startswith('__')
returnnot(is_func_attroris_proporis_private_attr)
defis_basic_type(value):
returnvalueisNoneortype(value)in[int,float,str,bool]
classJsonSerializable:
def_serialize_prop(self,name):
returngetattr(self,name)
def_as_dict(self):
props={}
forkeyindir(self):
ifnotis_normal_prop(self,key):
continue
value=self._serialize_prop(key)
ifnot(is_basic_type(value)orisinstance(value,JsonSerializable)):
raiseException('unknownvaluetoserializetodict:key={},value={}'.format(key,value))
props[key]=valueifis_basic_type(value)elsevalue._as_dict()
returnprops
defserialize(self):
returnjson.dumps(self._as_dict(),ensure_ascii=False)
def_deserialize_prop(self,name,deserialized):
setattr(self,name,deserialized)
@classmethod
defdeserialize(cls,json_encoded):
ifjson_encodedisNone:
returnNone
args=inspect.getfullargspec(cls)
args_without_self=args.args[1:]
obj=cls(*([None]*len(args_without_self)))
data=json.loads(json_encoded,encoding='utf8')iftype(json_encoded)isstrelsejson_encoded
forkeyindir(obj):
ifnotis_normal_prop(obj,key):
continue
ifkeyindata:
obj._deserialize_prop(key,data[key])
returnobj
在实现时，我们利用了Python的内省机制，这样就可以自动的识别对象的属性及运行时类型了。当然对于这个简单的类还有很多待支持的功能，使用上也有很多限制，比如：
- 当某一属性为自定义类的类型的时候，需要子类覆盖实现_deserialize_prop方法为反序列化过程提供支持
- 当某一属性为由自定义类构成的一个listtupledict复杂对象时，需要子类覆盖实现_deserialize_prop方法为反序列化过程提供支持
- 简单属性必须为python内置的基础类型，比如如果某一属性的类型为numpy.float64，序列化反序列化将不能正常工作
虽然有上述限制，但是这正好要求我们在做模型设计的时候保持克制，不要将某一个对象设计得过于复杂。比如如果有属性为dict类型，我们可以将这个dict抽象为另一个自定义类型，然后用类型嵌套的方式来实现。
到这里这个基类就差不多可以支撑我们日常的开发需要了。当然对于这个简单的实现还有可能有其他的需求或者问题，大家如有发现，欢迎留言交流。
总结
到此这篇关于利用Python实现Json序列化库的文章就介绍到这了,更多相关Python实现Json序列化库内容请搜索毛票票以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持毛票票！
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