在 Python 中序列化 JSON 时出现“TypeError: (Integer) is not JSON serializable”？

Posted 2023-02-16

【中文标题】在 Python 中序列化 JSON 时出现“TypeError: (Integer) is not JSON serializable”？

【英文标题】："TypeError: (Integer) is not JSON serializable" when serializing JSON in Python?

【发布时间】：2012-08-10 03:47:44

【问题描述】：

我正在尝试从 python 向 json 文件发送一个简单的字典，但我不断收到“TypeError: 1425 is not JSON serializable”消息。

import json
alerts = 'upper':[1425],'lower':[576],'level':[2],'datetime':['2012-08-08 15:30']
afile = open('test.json','w')
afile.write(json.dumps(alerts,encoding='UTF-8'))
afile.close()

如果我添加默认参数，那么它会写入，但是整数值作为字符串写入 json 文件，这是不可取的。

afile.write(json.dumps(alerts,encoding='UTF-8',default=str))

【问题讨论】：

json.dump throwing "TypeError: ... is not JSON serializable" on seemingly valid object? 的可能重复项

这似乎没有“重复”那个问题..

我发现了我的问题。问题是我的整数实际上是 numpy.int64 类型。

@user1329894 作为解决方案/解释发布并自行关闭 ..

-0 用于编写不会实际重现错误的最小重现。

【参考方案1】：

我发现了我的问题。问题是我的整数实际上是numpy.int64。

【讨论】：

我也必须处理这个问题，您的回答为我指明了正确的方向。我只是想添加a link to another question，它可以帮助实际解决问题。

如果 JSON 不可序列化的错误信息能显示对象的类型就好了……

Here 是一个使用自定义序列化程序的整洁解决方案。

这就是问题所在，但解决方案是什么？

x.astype(int) 或 int(x)

【参考方案2】：

似乎在 Python 3 中将 numpy.int64 转储为 json 字符串可能存在问题，python 团队已经就此进行了对话。更多详情请见here。

Serhiy Storchaka 提供了一种解决方法。它工作得很好，所以我把它贴在这里：

def convert(o):
    if isinstance(o, numpy.int64): return int(o)  
    raise TypeError

json.dumps('value': numpy.int64(42), default=convert)

【讨论】：

Serhiy 提供的绝妙解决方法。请检查他的方法。要添加，只需： json.dumps(yourObject, default=default);喜欢这里。

【参考方案3】：

正如@JAC 在最高评分答案的 cmets 中指出的那样，通用解决方案（适用于所有 numpy 类型）可以在线程 Converting numpy dtypes to native python types 中找到。

尽管如此，我将在下面添加我的解决方案版本，因为在我的情况下，我需要一个将这些答案与其他线程的答案结合起来的通用解决方案。这应该适用于几乎所有 numpy 类型。

def convert(o):
    if isinstance(o, np.generic): return o.item()  
    raise TypeError

json.dumps('value': numpy.int64(42), default=convert)

【讨论】：

确实不错的答案

【参考方案4】：

只需将数字从 int64（从 numpy）转换为 int。

例如，如果变量 x 是 int64：

int(x)

如果是 int64 数组：

map(int, x)

【参考方案5】：

您有 Numpy 数据类型，只需更改为普通的 int() 或 float() 数据类型即可。它会正常工作的。

【参考方案6】：

这可能是迟到的反应，但最近我得到了同样的错误。经过大量冲浪后，此解决方案对我有所帮助。

alerts = 'upper':[1425],'lower':[576],'level':[2],'datetime':['2012-08-08 15:30']
def myconverter(obj):
        if isinstance(obj, np.integer):
            return int(obj)
        elif isinstance(obj, np.floating):
            return float(obj)
        elif isinstance(obj, np.ndarray):
            return obj.tolist()
        elif isinstance(obj, datetime.datetime):
            return obj.__str__()

在json.dumps() 中致电myconverter，如下所示。 json.dumps(alerts, default=myconverter).

【参考方案7】：

这解决了我的问题：

def serialize(self):
    return 
        my_int: int(self.my_int), 
        my_float: float(self.my_float)
    

【参考方案8】：

同样的问题。列表包含 type numpy.int64 which throws a TypeError 的数量。对我来说快速的解决方法是

mylist = eval(str(mylist_of_integers))
json.dumps('mylist': mylist)

将list 转换为str() 和eval() 函数像Python 表达式一样评估String，并在我的情况下将结果作为list of integers 返回.

【讨论】：

刚刚注意到 eval(str()) 非常慢，因此请谨慎使用。 @shiva 的回答要好得多： json.dumps(alerts, default=myconverter)

【参考方案9】：

或者，您可以先将对象转换为数据框：

df = pd.DataFrame(obj)

然后将此dataframe 保存在json 文件中：

df.to_json(path_or_buf='df.json')

希望对你有帮助

【参考方案10】：

使用以下代码解决问题。

import json
from numpyencoder import NumpyEncoder
alerts = 'upper':[1425],'lower':[576],'level':[2],'datetime':['2012-08-08 
15:30']
afile = open('test.json','w')
afile.write(json.dumps(alerts,encoding='UTF-8',cls=NumpyEncoder))
afile.close()