Pourquoi la sérialisation json de datetime objets en python ne pas fonctionner hors de la boîte pour objets datetime

Pourquoi la sérialisation json fonctionne pas pour les objets datetime . Comme je comprends la sérialisation json l'idée de base pour n'importe quel objet peut appeler la __str__ builtin la fonction, puis urlencode l'objet que vous obtenez une réponse. Mais dans le cas de datetime j'obtiens l'erreur suivante

TypeError: datetime.datetime(2012, 5, 23, 18, 38, 23, 37566) is not JSON serializable

bien qu'il y est un __str__ je.e un moyen de stringifying l'objet est déjà disponible , Mais il semble comme une décision consciente de ne pas le faire , pourquoi serait-ce le cas?

Vous êtes mal à comprendre comment json œuvres. Il n'a rien à voir avec le str méthode. JSON n'a pas de date-type de temps, période, il est donc impossible de sans perte d'encoder une date-heure en JSON, sans une quelconque logique sur l'extrémité de réception. Ainsi, la bibliothèque (logiquement) fait de vous le faire vous-même par la conversion d'un timestamp Unix ou ISO chaîne de date ou quelque chose et de le rendre plus explicite le fait que la conversion est nécessaire.
C'est tout sauf logique. Il est possible sans perte de coder un datetime pour un string ou int, et de nombreux cas d'utilisation que l'appel à la conversion à partir de dict, json, dict à nouveau ne jamais laisser le python de l'écosystème, mais le json module ne peut pas gérer ce cas sans personnalisé datetime gestionnaire? Vraiment?! En regardant le grand nombre de stackoverflow questions sur le sujet, je dirais que je ne suis pas seul dans mon incrédulité.

InformationsquelleAutor dusual | 2012-05-23

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Non, il ne fonctionne pas de cette façon dans json module. Le module vous offre un défaut codeur: json.JSONEncoder. Vous avez besoin de l'étendre à fournir à votre mise en œuvre de default méthode pour sérialiser des objets. Quelque chose comme ceci:
```
import json
import datetime
from time import mktime

class MyEncoder(json.JSONEncoder):

    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime.datetime):
            return int(mktime(obj.timetuple()))

        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

print json.dumps(obj, cls=MyEncoder)
```
Comme d'autres l'a souligné à juste titre, la raison en est que la standard pour json ne précise pas combien de temps date peut être représenté.
- Excellente réponse. Merci
- comment décoder cette date à la fin de devant? j'ai fais une demande sur le décodage de ce décimal.
- ce que vous obtiendrez en réponse JSON est le timestamp unix. Cette question les réponses, comment convertir le timestamp unix d'une date.
- Merci. J'ai suivi ton code, mais j'ai légèrement modifié la isinstance vérifier partie de if isinstance (obj, datetime.datetime): return obj.strftime ('%Y/%m/%d/%H/%M/%S') elif isinstance (obj, datetime.date): return obj.strftime ('%Y/%m/%d').
- Bien à l'aide de mktime fonctionne j'ai trouvé ce que je ressens est une meilleure façon. JSON utilise la norme ISO 8601 mise en forme pour son temps de timbres. Pour obtenir le même type de temps de mise en forme de python tout ce que vous devez faire est de prendre votre objet datetime et ajouter .isoformat() à la fin.
InformationsquelleAutor Vikas
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Comment aimeriez-vous pour être sérialisé?

JSON ne précisent pas comment gérer les dates, de sorte que le python json la bibliothèque ne peut pas prendre la décision sur la manière de représenter ces pour vous. Qui dépend entièrement de la façon dont l'autre côté (navigateur, script, peu importe) gère les dates en JSON ainsi.
- Avec une sérialisation par défaut on n'a pas nécessairement de soins. Vous avez juste besoin d'être en mesure d'obtenir dans le format json et à l'arrière sans trop de difficultés. Certainement la faute sur datetime est entièrement garanti d'être la mauvaise réponse.
- mais dans un format d'échange vous avez besoin de soins. Comment le JSON de la bibliothèque en Java ou dans une application JavaScript souhaitez que la date?
- Alors que c'est quand on a besoin de personnaliser. Hors de la boîte, si je vais à partir de python en json pour python, pas de travail par défaut sur les types de données communs ajoute juste une surcharge inutile. En Plus de ceux d'autres langues standard conversions en json ainsi, on pourrait tout simplement commencer avec un bon défaut.
- Non, il n'existe pas de valeur par défaut. La norme ne spécifie pas tout.
- Et qui empêche Python à partir de l'encodage datetimes pourquoi? D'autres langues ont pas ce problème. Json est l'abstraction de données rend plus de type souple, pas moins. La plupart des langues de choisir (pour eux) d'un défaut de type datetime de codage de la chaîne, puis ont au moins la capacité de lire et écrire des valeurs datetime json constamment dans la langue. Python forces de l'incompatibilité non seulement avec les systèmes externes, mais bien de deux différentes applis Python peut gérer datetime/json différemment.
- Mais il n'y a pas d'interopérabilité ici. Python de la philosophie inclure les phrases refuser la tentation de deviner et explicite est mieux que implicites. Sans un standard, il n'existe pas par défaut, Python refuse de deviner ici et les forces explicitement d'en choisir un à la place. La majorité des usecases JSON est en communication avec les autres inconnu les clients qui, même si elles avaient un défaut datetime sérialisation ont tous une autre idée de la forme.
- Ce n'est pas comme il est difficile de choisir un format.
- Il n'est pas difficile de choisir un format, mais ce n'est pas tout ce que l'on doit faire. Comme un exemple, il est non-trivial pour obtenir sqlalchemy de travailler avec les dictionnaires (contenant datetimes à différents niveaux d'imbrication) farcis dans postgresql JSON colonnes. Une tâche triviale en aller, ruby et javascript. C'est juste dictionnaire/hachage de sérialisation après tout, mais python ne peut pas le faire. Python t faire un choix en termes de ce format est acceptable pour la création de datetime partir de chaînes de caractères, et il y a aussi des normes générales, de sorte que le "python philosophie" semble, au mieux, de logique circulaire dans ce cas.
- si json.décharges serait encoder datetimes automatiquement, puis json.les charges doivent décoder automatiquement. Afin de chaînes JSON sont toujours Python chaînes, à moins qu'ils se trouvent être formaté d'une certaine manière que json.charges décide est un datetime, ils deviennent alors des datetimes. Même s'ils étaient simplement des chaînes dans la première place.
- C'est précisément ainsi. C'est de cette façon JSON œuvres. Contexte définit le sens du 6 JSON types. Sans contexte une chaîne de caractères est juste une chaîne de caractères, avec un contexte que vous connaissez le type que vous êtes enceinte. En JSON avoir fonctionnelle symétrie est sans importance, étant fonctionnelle est.
InformationsquelleAutor Martijn Pieters
8

Un moyen simple de patcher le json module, telle que la sérialisation serait en charge de datetime.
```
import json
import datetime

json.JSONEncoder.default = lambda self,obj: (obj.isoformat() if isinstance(obj, datetime.datetime) else None)
```
Que d'utiliser la sérialisation json comme vous le faites toujours, cette fois avec datetime être sérialisé en tant que isoformat.
```
json.dumps({'created':datetime.datetime.now()})
```
Résultant en: '{"créé": "2015-08-26T14:21:31.853855"}'

Voir plus de détails et quelques mots de prudence à:
StackOverflow: JSON datetime entre Python et JavaScript
- La meilleure solution que j'ai vu. Une ligne patch.
InformationsquelleAutor davidhadas
2

Si vous souhaitez obtenir de codage et de décodage de datetimes sans avoir à la mettre en œuvre, vous pouvez utiliser json_tricks, qui est un wrapper qui ajoute de codage et de décodage pour les différents types populaires. Il suffit de l'installer:
```
pip install json_tricks
```
puis les importer à partir de json_tricks au lieu de json, par exemple:
```
from json_tricks import dumps, loads
json = dumps({'name': 'MyName', 'birthday': datetime.datetime(1992, 5, 23, 18, 38, 23, 37566)})
me = loads(json)
```
Avertissement: il est fait par moi. Parce que j'ai eu le même problème.

Si vous voulez automatiquement sérialiser tout ce qui peut être stringified, vous pouvez le faire avec juste la norme de mise en œuvre très facilement:
```
dumps(obj, default=str)
```
Mais notez que cela a des inconvénients, par exemple, rien de tout cela va être désérialisée sans effort supplémentaire, et peut-être parfois, vous ne voulez pas sérialiser quelque chose (comme une fonction d'un grand tableau numpy), mais un avertissement s'affiche à la place, qui cette méthode silence.
- Nice pour la mention par défaut=str. La plus simple correctif pour la plupart des situations courantes.
InformationsquelleAutor Mark

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