Как организовать возврат JSON в Python функциях

Расширенные примеры возврата JSON

Пример 1: Возврат JSON через веб-фреймворк FastAPI

В FastAPI функция-обработчик возвращает словарь или Pydantic модель, а JSON генерируется автоматически.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

@app.get("/item/{item_id}")
def read_item(item_id: int):
    item = Item(name="Клавиатура", price=2500.0)
    return {"item_id": item_id, "data": item}

# Запрос: /item/7
# Ответ: {"item_id":7,"data":{"name":"Клавиатура","price":2500.0}}

{"item_id":7,"data":{"name":"Клавиатура","price":2500.0}}

FastAPI использует Pydantic для валидации и сериализации. Возвращается не строка, а объект, который автоматически преобразуется в JSON-ответ.

Пример 2: Кастомный сериализатор для сложных объектов

Если требуется часто сериализовать объекты одного класса, удобно определить метод to_json.

import json
from typing import Any

class Person:
    def __init__(self, name: str, age: int):
        self.name = name
        self.age = age
    
    def to_json(self) -> str:
        return json.dumps({
            "name": self.name,
            "age": self.age,
            "type": "Person"
        }, ensure_ascii=False)

def create_person() -> str:
    p = Person("Мария", 28)
    return p.to_json()

print(create_person())

{"name": "Мария", "age": 28, "type": "Person"}

Пример 3: Использование генераторов для построчного вывода JSON

При работе с большими данными можно вернуть JSON построчно, используя генератор и библиотеку ijson или простую конкатенацию. Однако стандартный подход - вернуть полную строку; для стриминга лучше использовать веб-фреймворки.

import json

def stream_large_json():
    data = [{"id": i, "value": i**2} for i in range(5)]
    # Имитация потоковой передачи
    yield '['
    for idx, item in enumerate(data):
        if idx > 0:
            yield ','
        yield json.dumps(item)
    yield ']'

result = ''.join(stream_large_json())
print(result)

[{"id": 0, "value": 0},{"id": 1, "value": 1},{"id": 2, "value": 4},{"id": 3, "value": 9},{"id": 4, "value": 16}]

Пример 4: Ручное формирование JSON с экранированием

Иногда нужно вставить данные с кавычками или спецсимволами, не используя модуль json. Это опасно, но демонстрирует принцип.

def unsafe_json(key, value):
    import json
    # Лучше использовать json.dumps, но для примера:
    escaped_value = value.replace('"', '\\"')
    return f'{{"{key}": "{escaped_value}"}}'

print(unsafe_json("text", 'строка с "кавычками"'))
# Правильная сериализация через json.dumps гарантирует безопасность.

{"text": "строка с \"кавычками\""}

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

def get_circular_data():
    a = Node("A")
    b = Node("B")
    a.parent = b
    b.parent = a  # циклическая ссылка
    try:
        return json.dumps({"a": a.__dict__, "b": b.__dict__})
    except Exception as e:
        return str(e)

print(get_circular_data())

'TypeError: Object of type Node is not JSON serializable'

Пример 5: Работа с Decimal и другими числовыми типами

Тип Decimal из модуля decimal не сериализуется по умолчанию. Можно преобразовать в float (с потерей точности) или в строку.

from decimal import Decimal
import json

def get_price():
    price = Decimal('19.99')
    # Вариант 1: float
    return json.dumps({"price": float(price)})
    # Вариант 2: строка
    # return json.dumps({"price": str(price)})

print(get_price())

{"price": 19.99}

Для точной передачи рекомендуется сохранять цену как строку, особенно в финансовых приложениях.