JSON в Python: эффективные приемы сериализации и десериализации

Расширенные примеры и нестандартные сценарии

Пример 1: Кастомный кодировщик для поддержки объектов datetime, Decimal и других типов

import json
from datetime import datetime, date, time
from decimal import Decimal

class CustomEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, (datetime, date)):
            return obj.isoformat()
        if isinstance(obj, time):
            return obj.strftime('%H:%M:%S')
        if isinstance(obj, Decimal):
            return str(obj)
        if isinstance(obj, set):
            return list(obj)
        if isinstance(obj, bytes):
            return obj.decode('utf-8')
        return super().default(obj)

data_to_serialize = {
    'now': datetime.now(),
    'today': date.today(),
    'meeting': time(14, 30),
    'price': Decimal('123.45'),
    'tags': {'python', 'json'},
    'data': b'hello'
}

json_string = json.dumps(data_to_serialize, cls=CustomEncoder, indent=2, ensure_ascii=False)
print(json_string)

{
  "now": "2025-04-03T12:00:00.123456",
  "today": "2025-04-03",
  "meeting": "14:30:00",
  "price": "123.45",
  "tags": ["json", "python"],
  "data": "hello"
}

Пример 2: Работа с JSON и объектами, содержащими циклические ссылки (использование default + ограничение глубины)

import json

class Node:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.child = None

root = Node('root')
child = Node('child')
root.child = child
child.child = root  # цикл

def safe_serialize(obj, seen=None):
    if seen is None:
        seen = {}
    if id(obj) in seen:
        return f'<circular reference to {obj.name}>'
    seen[id(obj)] = True
    if isinstance(obj, Node):
        return {'name': obj.name, 'child': safe_serialize(obj.child, seen)}
    return obj

try:
    result = json.dumps(safe_serialize(root), indent=2, ensure_ascii=False)
except Exception as e:
    print(f'Ошибка сериализации: {e}')
else:
    print(result)

{
  "name": "root",
  "child": {
    "name": "child",
    "child": "<circular reference to root>"
  }
}

Пример 3: Использование json.JSONDecoder для восстановления кастомных объектов из JSON

import json

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    def __repr__(self):
        return f'Person(name={self.name!r}, age={self.age})'

def person_decoder(dct):
    if '__person__' in dct:
        return Person(dct['name'], dct['age'])
    return dct

json_str = '{"__person__": true, "name": "Анна", "age": 28}'
obj = json.loads(json_str, object_hook=person_decoder)
print(obj)
print(type(obj))

Person(name='Анна', age=28)
<class '__main__.Person'>

Пример 4: Сериализация с сортировкой ключей и удалением лишних пробелов (минификация)

data = {'z': 1, 'a': {'b': 2, 'c': 3}, 'm': 4}
# Минифицированный JSON без пробелов
compact = json.dumps(data, separators=(',', ':'), sort_keys=True)
print(compact)
# Читаемый с отступами
pretty = json.dumps(data, indent=2, sort_keys=True)
print(pretty)

{"a":{"b":2,"c":3},"m":4,"z":1}
{
  "a": {
    "b": 2,
    "c": 3
  },
  "m": 4,
  "z": 1
}

Пример 5: Обработка JSON-строки с комментариями (нестандарт) с помощью простого фильтра

import re

def remove_json_comments(json_string):
    # Удаление однострочных комментариев //
    pattern = r'//[^\n]*'
    cleaned = re.sub(pattern, '', json_string)
    # Дополнительно можно удалить многострочные /* */
    cleaned = re.sub(r'/\*.*?\*/', '', cleaned, flags=re.DOTALL)
    return cleaned

json_with_comments = '''{
    // это комментарий
    "key": "value", /* еще комментарий */
    "num": 42
}'''
cleaned = remove_json_comments(json_with_comments)
data = json.loads(cleaned)
print(data)

{'key': 'value', 'num': 42}

Пример 6: Использование json.dumps с параметром default для обработки даты без написания полного энкодера

from datetime import datetime

def convert_dates(obj):
    if isinstance(obj, (datetime, date)):
        return obj.isoformat()
    raise TypeError(f"Cannot serialize {type(obj)}")

data = {'created_at': datetime.now()}
result = json.dumps(data, default=convert_dates, indent=2)
print(result)

{
  "created_at": "2025-04-03T12:00:00.123456"
}