在Python中序列化JSON时，“TypeError：（Integer）不是JSON可序列化的”？

Question

我正在尝试从python向json文件发送一个简单的字典，但我一直得到“TypeError：1425不是JSON可序列化”的消息。

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()

如果我添加了默认参数，那么它会写入，但整数值将作为字符串写入json文件，这是不可取的。

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

Answer 1

我发现了我的问题。问题是我的整数实际上是numpy.int64类型。

Answer 2

似乎可能存在将numpy.int64转储到Python 3中的json字符串中的问题，并且python团队已经就此进行了对话。可以找到更多详细信息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 default(o):
    if isinstance(o, numpy.int64): return int(o)  
    raise TypeError

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

Answer 3

@JAC在评价最高的答案的注释中指出，可以在线程Converting numpy dtypes to native python types中找到通用解决方案（适用于所有numpy类型）。

尽管如此，我将在下面添加我的解决方案版本，因为我需要一个通用的解决方案，该解决方案将这些答案以及其他线程的答案结合在一起。这应该适用于几乎所有的numpy类型。

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

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

Answer 4

这可能是较晚的响应，但是最近我遇到了相同的错误。经过大量的冲浪之后，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__()

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

Answer 5

这为我解决了问题：

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

Answer 6

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)

Answer 7

同样的问题。列出包含 type numpy.int64 which throws a TypeError 的号码。对我来说，快速的解决方法是

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

它将list转换为str()，而eval()函数像 Python 表达式那样计算 String 并将结果作为list of integers。

Answer 8

您具有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。

Answer 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')

希望这会有所帮助

Answer 10

使用以下代码解决该问题。

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()