Python自定义类JSON序列化报TypeError错误的通用解决方案问询

一、开箱即用的第三方库方案 #

1. jsonpickle（最适配需求） #

这个库专门用于序列化任意Python对象到JSON格式，默认自动处理循环引用、无__dict__的对象（比如用__slots__定义的类、C扩展实现的类实例），不需要额外编写自定义适配逻辑，用法和原生json模块高度一致：

• 安装命令：pip install jsonpickle
• 使用示例：

import jsonpickle

c = SomeClass()
# 序列化到JSON字符串，unpicklable设为False可移除用于反序列化的元信息，仅保留字段内容
json_str = jsonpickle.encode(c, unpicklable=False)
# 如需格式化输出，添加indent参数即可
json_str = jsonpickle.encode(c, unpicklable=False, indent=2)

2. pydantic（可修改自定义类定义时可选） #

如果你的自定义类可以调整定义，继承pydantic的BaseModel即可直接获得序列化能力，还附带类型校验功能：

from pydantic import BaseModel

class SomeClass(BaseModel):
    # 原有字段定义
    pass

c = SomeClass()
json_str = c.model_dump_json(indent=2)

二、无第三方依赖的内置方案 #

如果不想安装额外库，可以基于dir()和getattr()编写通用序列化逻辑，可覆盖大部分无__dict__的场景：

import json
from inspect import ismethod

def serialize_obj(obj, seen=None):
    # 处理循环引用
    if seen is None:
        seen = set()
    obj_id = id(obj)
    if obj_id in seen:
        return "<循环引用已跳过>"
    seen.add(obj_id)
    fields = {}
    # 过滤私有属性和方法，仅保留公开字段
    for attr in dir(obj):
        if not attr.startswith('_'):
            value = getattr(obj, attr)
            if not ismethod(value):
                try:
                    # 基础类型直接返回，复杂类型递归处理
                    json.dumps(value)
                    fields[attr] = value
                except TypeError:
                    fields[attr] = serialize_obj(value, seen=seen.copy())
    return fields

# 调用时传入default参数即可
json_str = json.dumps(c, default=serialize_obj, indent=2, ensure_ascii=False)

调试场景补充 #

如果你只是需要本地查看对象内容，不需要标准JSON格式，直接用内置pprint模块即可输出完整结构：

from pprint import pprint
pprint(c)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John Sohn