是否有任何优雅的方式来使Python JSON编码器支持日期时间？ 一些第三方的模块或容易破解？
我使用的龙卷风的数据库包装器从数据库获取一些原糖生成一个JSON。 查询结果包括普通的MySQL时间戳列。
这是相当烦人，Python的默认编码器的JSON不支持自己的时间类型，这是在各种数据库查询的那么普遍。
我不想修改Python的JSON编码器。 任何好的做法？ 非常感谢！
PS：我发现了一个肮脏的黑客通过修改的Python JSON编码器默认方法：
更改：
def default(self, o):
raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
至：
def default(self, o):
from datetime import date
from datetime import datetime
if isinstance(o, datetime):
return o.isoformat()
elif isinstance(o, date):
return o.isoformat()
else:
raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
好了，这将是只为开发环境治标不治本。
但对于长期的解决办法或生产环境中，这是相当丑陋，我有我每次部署新服务器的时间做了修改。
有没有更好的办法？ 我不想修改Python代码本身，既不是龙卷风的源代码。 有什么我可以用我自己的项目代码做才能让这种情况发生？ 优选在一个步伐。
非常感谢！
该文档建议继承JSONEncoder和实现自己的默认方法。 好像你基本上没有，这不是一个“肮脏的黑客”。
之所以日期不会被默认编码器处理的是有一个JSON的日期没有标准表示。 有些人正在使用的格式/Date(1198908717056)/ ，但我更喜欢ISO格式的个人。
import datetime
class DateTimeEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, datetime.datetime):
return obj.isoformat()
elif isinstance(obj, datetime.date):
return obj.isoformat()
elif isinstance(obj, datetime.timedelta):
return (datetime.datetime.min + obj).time().isoformat()
else:
return super(DateTimeEncoder, self).default(obj)
DateTimeEncoder().encode(object)
json.dumps(thing, default=str)
我做了我自己的类为我的项目：
import datetime
import decimal
import json
import sys
class EnhancedJSONEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, datetime.datetime):
ARGS = ('year', 'month', 'day', 'hour', 'minute',
'second', 'microsecond')
return {'__type__': 'datetime.datetime',
'args': [getattr(obj, a) for a in ARGS]}
elif isinstance(obj, datetime.date):
ARGS = ('year', 'month', 'day')
return {'__type__': 'datetime.date',
'args': [getattr(obj, a) for a in ARGS]}
elif isinstance(obj, datetime.time):
ARGS = ('hour', 'minute', 'second', 'microsecond')
return {'__type__': 'datetime.time',
'args': [getattr(obj, a) for a in ARGS]}
elif isinstance(obj, datetime.timedelta):
ARGS = ('days', 'seconds', 'microseconds')
return {'__type__': 'datetime.timedelta',
'args': [getattr(obj, a) for a in ARGS]}
elif isinstance(obj, decimal.Decimal):
return {'__type__': 'decimal.Decimal',
'args': [str(obj),]}
else:
return super().default(obj)
class EnhancedJSONDecoder(json.JSONDecoder):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, object_hook=self.object_hook,
**kwargs)
def object_hook(self, d):
if '__type__' not in d:
return d
o = sys.modules[__name__]
for e in d['__type__'].split('.'):
o = getattr(o, e)
args, kwargs = d.get('args', ()), d.get('kwargs', {})
return o(*args, **kwargs)
if __name__ == '__main__':
j1 = json.dumps({'now': datetime.datetime.now(),
'val': decimal.Decimal('9.3456789098765434987654567')},
cls=EnhancedJSONEncoder)
print(j1)
o1 = json.loads(j1, cls=EnhancedJSONDecoder)
print(o1)
结果：
{"val": {"args": ["9.3456789098765434987654567"], "__type__": "decimal.Decimal"}, "now": {"args": [2014, 4, 29, 11, 44, 57, 971600], "__type__": "datetime.datetime"}}
{'val': Decimal('9.3456789098765434987654567'), 'now': datetime.datetime(2014, 4, 29, 11, 44, 57, 971600)}
参考文献：
- JSON文件
- 马克·希尔德里斯-子类JSONEncoder和JSONDecoder
- 塞德里克克瑞尔- trytond.protocols.jsonrpc源代码
注意：它可以更加灵活，通过将一个自定义字典，类型为按键和args，kwargs因为值编码器的__init__()和使用（或默认字典）的default()方法。
json.dumps(r, default=lambda o: o.isoformat() if hasattr(o, 'isoformat') else o)
该Tryton项目具有JSONEncoder实施datetime.datetime ， datetime.date和datetime.time对象（与别人）。 它用于服务器和客户端之间的JSON RPC通信。
见http://hg.tryton.org/2.4/trytond/file/ade5432ac476/trytond/protocols/jsonrpc.py#l53
转换日期时间类型为Unix时间戳，然后编码所述内容成JSON。
例如： http://codepad.org/k3qF09Kr
只要创建一个自定义编码器
（小而重要的除了科尔的回答是pd.NaT（或空/空的时间戳值）的处理，因为不加你会得到非常奇怪的时间戳转换为NAT /缺少时间戳数据）
class CustomEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if pd.isnull(obj):
return None
elif isinstance(obj, datetime):
return obj.isoformat()
elif isinstance(obj, date):
return obj.isoformat()
elif isinstance(obj, timedelta):
return (datetime.min + obj).time().isoformat()
else:
return super(CustomEncoder, self).default(obj)
然后用它来编码数据帧：
df_as_dict = df.to_dict(outtype = 'records') # transform to dict
df_as_json = CustomEncoder().encode(df_as_dict) #transform to json
由于编码器标准化的数据，常规解码器将采取行动以转变回一个数据帧罚款：
result_as_dict = json.JSONDecoder().decode(df_as_json) # decode back to dict
result_df = pd.DataFrame(result) # transform dict back to dataframe
当然，如果你把数据帧到一个更大的字典编码之前，比如，这也将工作
input_dict = {'key_1':val_1,'key_2':val_2,...,'df_as_dict':df_as_dict}
input_json = CustomEncoder().encode(input_dict)
input_json_back_as_dict = json.JSONDecoder().decode(input_json)
input_df_back_as_dict = input_json_back_as_dict['df_as_dict']
input_df_back_as_df = pd.DataFrame(input_df_back_as_dict)
