Question

我遇到与CalvinKrishy's problem类似的问题 Samplebias的解决方案不能处理我的数据。

我正在使用Python 2.7。

以下是数据：

Namedtuple

>>> a_t = namedtuple('a','f1 words')
>>> word_t = namedtuple('word','f2 value')
>>> w1 = word_t(f2=[0,1,2], value='abc')
>>> w2 = word_t(f2=[3,4], value='def')
>>> a1 = a_t(f1=[0,1,2,3,4],words=[w1, w2])
>>> a1
a(f1=[0, 1, 2, 3, 4], words=[word(f2=[0, 1, 2], value='abc'), word(f2=[3, 4], value='def')])

字典

>>> w3 = {}
>>> w3['f2'] = [0,1,2]
>>> w3['value'] = 'abc'
>>> w4 = {}
>>> w4['f2'] = [3,4]
>>> w4['value'] = 'def'
>>> a2 = {}
>>> a2['f1'] = [0, 1, 2, 3, 4]
>>> a2['words'] = [w3,w4]
>>> a2
{'f1': [0, 1, 2, 3, 4], 'words': [{'f2': [0, 1, 2], 'value': 'abc'}, {'f2': [3, 4], 'value': 'def'}]}

你可以看到a1和a2都是相同的，只有一个是 namedtuple 而另一个是 dict 。

但是json.dumps是不同的：

>>> json.dumps(a1._asdict())
'{"f1": [0, 1, 2, 3, 4], "words": [[[0, 1, 2], "abc"], [[3, 4], "def"]]}'
>>> json.dumps(a2)
'{"f1": [0, 1, 2, 3, 4], "words": [{"f2": [0, 1, 2], "value": "abc"}, {"f2": [3, 4], "value": "def"}]}'

我希望a1的json格式与a2的格式完全相同。

Answer 1

问题在于使用namedtuple._asdict，而不是json.dumps。如果您使用namedtuple(..., verbose=True)查看代码，您会看到：

def _asdict(self):
    'Return a new OrderedDict which maps field names to their values'
    return OrderedDict(zip(self._fields, self))

只有顶级实际上已更改为OrderedDict，所有包含的元素都保持不变。这意味着嵌套的namedtuple仍然是tuple子类，并且（正确地）序列化等等。

如果您可以接受对特定转换功能的调用（例如对_asdict的调用），您可以自己编写。

def namedtuple_asdict(obj):
  if hasattr(obj, "_asdict"): # detect namedtuple
    return OrderedDict(zip(obj._fields, (namedtuple_asdict(item) for item in obj)))
  elif isinstance(obj, basestring): # iterables - strings
     return obj
  elif hasattr(obj, "keys"): # iterables - mapping
     return OrderedDict(zip(obj.keys(), (namedtuple_asdict(item) for item in obj.values())))
  elif hasattr(obj, "__iter__"): # iterables - sequence
     return type(obj)((namedtuple_asdict(item) for item in obj))
  else: # non-iterable cannot contain namedtuples
    return obj

json.dumps(namedtuple_asdict(a1))
# prints '{"f1": [0, 1, 2, 3, 4], "words": [{"f2": [0, 1, 2], "value": "abc"}, {"f2": [3, 4], "value": "def"}]}'

正如您所看到的，最大的问题是嵌套结构不 namedtuple但可以包含它们。

Answer 2

这是我所用的版本，改编自宫城先生的版本。我使用isinstance而不是collections.abc来使用hasattr，并且在结果字典中使用了namedtuple类的名称插入了一个_type键。

import collections.abc

def _nt_to_dict(obj):
    recurse = lambda x: map(_nt_to_dict, x)
    obj_is = lambda x: isinstance(obj, x)
    if obj_is(tuple) and hasattr(obj, '_fields'):  # namedtuple
        fields = zip(obj._fields, recurse(obj))
        class_name = obj.__class__.__name__
        return dict(fields, **{'_type': class_name})
    elif obj_is(collections.abc.Mapping):
        return type(obj)(zip(obj.keys(), recurse(obj.values())))
    elif obj_is(collections.abc.Iterable) and not obj_is(str):
        return type(obj)(recurse(obj))
    else:
        return obj

使用Python＆gt; = 2.7将嵌套的namedtuple序列化为JSON

Namedtuple

字典

2 个答案: