Question

因此，我正在尝试编写一个自定义编码器，以处理不同的jar值：

ooxml-lib

但是，它似乎没有处理numpy或class NumpyEncoder(DjangoJSONEncoder): def default(self, 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() if np.isnan(obj) or np.isinf(obj): return None else: return super().default(obj)对象：

np.NaN

我也尝试过使用np.inf，但这也不起作用。

我想要将obj = {'test': np.NaN, 'test2': np.inf} json.dumps(obj, cls=LazyNumpyEncoder) Out[5]: '{"test": NaN, "test2": Infinity}'和Infinite（包括负的无限值）转换为空值。

有人知道我哪里出问题了吗？

Answer 1

这里的原因是$userData = $request->validate([ 'email' => 'required|string|email|max:255|unique:users', 'number_of_whatever' => 'nullable' ]);方法只能用于使 new 类型可序列化。它不能用于覆盖default中已经定义的类型的序列化。 json的文档字符串说的是（强调我的）：

要将其扩展为识别其他对象，请使用其他方法子类化并实现JSONEncoder方法，并在可能的情况下为.default()返回可序列化的对象，否则应调用超类实现（引发o）。

如果查看源代码，您会注意到在所有其他序列化尝试均失败之后，将调用TypeError。因此，OP帖子中的代码不会被调用。根据以上引用，default实现了DjangoJSONEncoder以使其了解日期/时间，十进制类型和UUID。

关于如何解决此问题的方法-好吧，我不会理会子类化，而是递归地处理dict（请注意循环！），并在将dict传递到{{之前，用default替换NaN和Infs。 1}}。也可以使用None来确保在调用转储之前捕获了所有NaN。

另一个选择-子类json.dumps / json.dumps(..., allow_nan=False)，覆盖JSONEncoder，插入上述算法，并将其余工作传递给父类。

Answer 2

所以@Vovanrock很好地解释了它，但我将发布解决该问题的方法。在通过dumps运行字典之前，我只是将inf和nan对象转换为字符串：

def _convert_numpy_objects(self, dict_to_convert : Dict) -> Dict:
    new = {}
    for k, v in dict_to_convert.items():
        if isinstance(v, dict):
            new[k] = self._convert_numpy_objects(v)
        else:
            if isinstance(v, float) and (np.isnan(v) or np.isinf(v)):
                new[k] = str(v)
            else:
                new[k] = v
    return new

Python自定义JSON编码器无法处理numpy NaN或Infinite值

2 个答案: