我们知道利用json模块可方便的将python基本类型（dict、list等）数据永久的存储成文件，同时也可以通过自定义转换函数和继承json encode&decode的方法实现自定义类的存储。本文就在前文“ python json模块”的基础上，实现python支持json存储的对象。
对象能够采取JSON存储和解析是有很大意义的。例如机器学习中所有分类算法的训练过程中都存在大量的数据计算，如果每次启动分类都需要重新训练分类算法浪费资源且没有效率，如果能够将训练产生的分类算法对象保存起来，那么除非需要算法调优，以后只需载入即可。另一方面，对象能够进行JSON解析和存储也使得其可以在网络上传送，这在当下云计算、分布式数据处理中都有非凡的意义。
为了实现自存储和解析，定义对象的关键操作有：
0，将object_json.py copy至包中，定义对象的模块导入object_json：import object_json。
1，init()函数要支持可变数量的函数调用，即要写成init(self, …, , **args)。如此定义对象才可以有除构造阶段需要初始化的属性之外的属性。
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2，对于对象构造阶段必须初始化的属性，init()函数中的形参必须与这些属性名称完全相同，如此才能通过字典‘key’: value对构造对象。
3，定义一个属性‘name’–该对象实例的名称，利用inspect模块实现。‘name‘属性主要用于产生对象存储时默认的文件名称。
4，定义jsonDumps()和jsonLoadTransfer()方法，通过objectLoadFromFile()完成对象JSON文件load和新对象创建。
（i）jsonDumps()用于将对象转换成dict并通过json.dumps()将对象存储成json文件，若用户不指定文件名则以instancename.json为默认存储文件。由于JSON只支持python基本类型，因此若对象中有一些其他类型（如numpy matrix），则需将其转化成Python基本类型（如matrix.tolist()将matrix转换成list）。
（ii）jsonLoadTransfer()用于完成数据格式的转换，将一些对象属性从基本类型转化成需要的类型（如mat（list）将类型从list转换成matrix），若对象只有Python基本类型则可以省略该方法。创建完整、可用对象过程是:
obj = objectLoadFromFile() obj.jsonLoadTransfer()
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下面的代码就是支持自定义对象进行JSON存储和解析的object_json模块源码。
import json import inspect import pdb def object2dict(obj): #convert object to a dict d = {'class':obj.class.name, 'module':obj.module} d.update(obj.dict) return d def objectDumps2File(obj, jsonfile): objDict = object2dict(obj) with open(jsonfile, 'w') as f: f.write(json.dumps(objDict)) def dict2object(d): '''convert dict to object, the dict will be changed''' if'class' in d: class_name = d.pop('class') module_name = d.pop('module') module = import(module_name) #print 'the module is:', module class_ = getattr(module,class_name) args = dict((key.encode('ascii'), value) for key, value in d.items()) #get args #print 'the atrribute:', repr(args) #pdb.set_trace() inst = class_(**args) #create new instance else: inst = d return inst def objectLoadFromFile(jsonFile): '''load json file and generate a new object instance whose name filed will be 'inst' ''' with open(jsonFile) as f: objectDict =json.load(f) obj = dict2object(objectDict) return obj #test function if name == 'main': class Person(object): def init(self,name,age, **args): obj_list = inspect.stack()[1][-2] self.name = obj_list[0].split('=')[0].strip()#object instance name self.name = name self.age = age def repr(self): return 'Person Object name : %s , age : %d' % (self.name,self.age) def say(self): #d = inspect.stack()[1][-2] #print d[0].split('.')[0].strip() return self.name def jsonDumps(self, filename=None): '''essential transformation to Python basic type in order to store as json. dumps as objectname.json if filename missed ''' if not filename: jsonfile = self.name+'.json' else: jsonfile = filename objectDumps2File(self, jsonfile) def jsonLoadTransfer(self):#TBD '''essential transformation to object required type,such as numpy matrix.call this function after newobject = objectLoadFromFile(jsonfile)''' pass p = Person('Aidan',22) #json.dumps(p)#error will be throwed #objectDumps2File(p,'Person.json') p.jsonDumps() p_l = objectLoadFromFile('p.json') print 'the decoded obj type: %s, obj:%s' % (type(p_l),repr(p_l))
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Python类有新旧两种，py 2.2 后类定义继承 object 的目的是使这个类成为 new style class, 没有继承 object 的为传统classic class（最终也会继承object）。
类定义中如下两种方法：
class Person(): class Person(object)
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其区别在于:
若创建新的Person instanc test，则type（test）的输出分别为：
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inspect 模块提供了一系列自省函数，它可以获取模块，类，方法，函数，traceback，帧对象，代码对象的信息。常用的方法getmembers，ismodule，getcallargs，isclass等，
以上就是Python实现支持JSON存储和解析的对象的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
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