iterencode(self, o, _one_shot=False)方法，该方法有显式特例用于Infinity（在内部函数中）。__init__以接受一些新选项，并将它们存储在类中。import json
class FloatEncoder(json.JSONEncoder):
def __init__(self, nan_str = "null", **kwargs):
super(FloatEncoder,self).__init__(**kwargs)
self.nan_str = nan_str
# uses code from official python json.encoder module.
# Same licence applies.
def iterencode(self, o, _one_shot=False):
"""Encode the given object and yield each string
representation as available.
For example::
for chunk in JSONEncoder().iterencode(bigobject):
mysocket.write(chunk)
"""
if self.check_circular:
markers = {}
else:
markers = None
if self.ensure_ascii:
_encoder = json.encoder.encode_basestring_ascii
else:
_encoder = json.encoder.encode_basestring
if self.encoding != 'utf-8':
def _encoder(o, _orig_encoder=_encoder,
_encoding=self.encoding):
if isinstance(o, str):
o = o.decode(_encoding)
return _orig_encoder(o)
def floatstr(o, allow_nan=self.allow_nan,
_repr=json.encoder.FLOAT_REPR,
_inf=json.encoder.INFINITY,
_neginf=-json.encoder.INFINITY,
nan_str = self.nan_str):
# Check for specials. Note that this type of test is
# processor and/or platform-specific, so do tests which
# don't depend on the internals.
if o != o:
text = nan_str
elif o == _inf:
text = 'Infinity'
elif o == _neginf:
text = '-Infinity'
else:
return _repr(o)
if not allow_nan:
raise ValueError(
"Out of range float values are not JSON compliant: " +
repr(o))
return text
_iterencode = json.encoder._make_iterencode(
markers, self.default, _encoder, self.indent, floatstr,
self.key_separator, self.item_separator, self.sort_keys,
self.skipkeys, _one_shot)
return _iterencode(o, 0)
example_obj = {
'name': 'example',
'body': [
1.1,
{"3.3": 5, "1.1": float('Nan')},
[float('inf'), 2.2]
]}
print json.dumps(example_obj, cls=FloatEncoder)
ideone: http://ideone.com/dFWaNj
NaN和Infinity浮点值根本不应该被JSON序列化。Python使用的是标准的扩展。您可以通过向dumps传递allow_nan=False参数使python编码符合标准，但这会对无穷大/无穷小数值引发一个ValueError错误，即使您提供了一个default函数也是如此。JSONEncoder并更改这些值的编码方式。请注意，您必须考虑到可能包含无穷大值等的序列情况。据我所知，没有API可以重新定义如何编码特定类的对象。
2. 复制要编码的对象，并将任何无限/非数字的出现替换为None或其他一些您想要编码的对象。Infinity子字符串替换为null：>>> import re
>>> infty_regex = re.compile(r'\bInfinity\b')
>>> def replace_infinities(encoded):
... regex = re.compile(r'\bInfinity\b')
... return regex.sub('null', encoded)
...
>>> import json
>>> replace_infinities(json.dumps([1, 2, 3, float('inf'), 4]))
'[1, 2, 3, null, 4]'
Infinity，因此即使在这里，一个强大的解决方案也不是立即可行的，也不够优雅。float("inf")检查相等性即可。 - jwg我遇到了这个问题，但不想为项目增加额外的依赖来处理这种情况。此外，我的项目支持Python 2.6、2.7、3.3和3.4以及simplejson的用户。不幸的是，在这些版本之间有三个不同的iterencode实现，因此硬编码特定版本是不可取的。
希望这能帮助有类似需求的其他人！
如果与您的json.dumps调用相关的编码时间/处理能力与项目的其他组件相比较小，您可以使用parse_constant关键字参数对JSON进行解码/重新编码，以获得所需的结果。
json、Python 3.x的json还是使用simplejson（例如：import simplejson as json），都没有关系json接口，这些接口不太可能改变。class StrictJSONEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, o):
"""Make sure we don't instantly fail"""
return o
def coerce_to_strict(self, const):
"""
This is used to ultimately *encode* into strict JSON, see `encode`
"""
# before python 2.7, 'true', 'false', 'null', were include here.
if const in ('Infinity', '-Infinity', 'NaN'):
return None
else:
return const
def encode(self, o):
"""
Load and then dump the result using parse_constant kwarg
Note that setting invalid separators will cause a failure at this step.
"""
# this will raise errors in a normal-expected way
encoded_o = super(StrictJSONEncoder, self).encode(o)
# now:
# 1. `loads` to switch Infinity, -Infinity, NaN to None
# 2. `dumps` again so you get 'null' instead of extended JSON
try:
new_o = json.loads(encoded_o, parse_constant=self.coerce_to_strict)
except ValueError:
# invalid separators will fail here. raise a helpful exception
raise ValueError(
"Encoding into strict JSON failed. Did you set the separators "
"valid JSON separators?"
)
else:
return json.dumps(new_o, sort_keys=self.sort_keys,
indent=self.indent,
separators=(self.item_separator,
self.key_separator))
dump() 无效... 这会返回一个 null: json.dumps(float('nan'), cls=CustomJSONEncoder)，但是这会返回一个 NaN: json.dump(float('nan'), open('/tmp/a', 'w'), cls=CustomJSONEncoder)。因为 dump() 使用 iterencode 而 dumps 使用 encode()。 - AbdealiJKimport json
import math
target=[1.1,1,2.2,float('inf'),float('nan'),'a string',int(2)]
def ffloat(f):
if not isinstance(f,float):
return f
if math.isnan(f):
return 'custom NaN'
if math.isinf(f):
return 'custom inf'
return f
print 'regular json:',json.dumps(target)
print 'customized:',json.dumps(map(ffloat,target))
输出：
regular json: [1.1, 1, 2.2, Infinity, NaN, "a string", 2]
customized: [1.1, 1, 2.2, "custom inf", "custom NaN", "a string", 2]
如果你想处理嵌套的数据结构，这也不是很难：
import json
import math
from collections import Mapping, Sequence
def nested_json(o):
if isinstance(o, float):
if math.isnan(o):
return 'custom NaN'
if math.isinf(o):
return 'custom inf'
return o
elif isinstance(o, basestring):
return o
elif isinstance(o, Sequence):
return [nested_json(item) for item in o]
elif isinstance(o, Mapping):
return dict((key, nested_json(value)) for key, value in o.iteritems())
else:
return o
nested_tgt=[1.1,{1.1:float('inf'),3.3:5},(float('inf'),2.2),]
print 'regular json:',json.dumps(nested_tgt)
print 'nested json',json.dumps(nested_json(nested_tgt))
输出：
regular json: [1.1, {"3.3": 5, "1.1": Infinity}, [Infinity, 2.2]]
nested json [1.1, {"3.3": 5, "1.1": "custom inf"}, ["custom inf", 2.2]]
iterencode - 很好 - Python 2.7不使用iterencode，因此它不起作用。请展示一些有效的代码！ - dawgiterencode，所以这可能是我偏见的来源。 - cammil