解决Python中的JSON序列化Bug TypeError: Object of type ‘int64‘ is not JSON serializable

博主猫头虎（）带您 Go to New World✨

---

博客首页:

• 猫头虎的博客
• 《面试题大全专栏》 文章图文并茂生动形象简单易学！欢迎大家来踩踩~
• 《IDEA开发秘籍专栏》 学会IDEA常用操作，工作效率翻倍~
• 《100天精通Golang(基础入门篇）》 学会Golang语言，畅玩云原生，走遍大小厂~

---

希望本文能够给您带来一定的帮助文章粗浅，敬请批评指正！

技术博客：解决Python中的JSON序列化Bug

摘要

嗨，各位小伙伴们！猫头虎博主又来啦！今天我们将一起深入研究一种令人头疼的问题——“TypeError: Object of type ‘int64’ is not JSON serializable”。这个Bug通常在人工智能领域的Python编程中出现，但别担心，我将详细解释它的原因、解决方法以及如何避免它。让我们一起来看看吧！

引言

在Python编程中，JSON序列化是常见的任务之一，但有时候会遇到"TypeError: Object of type ‘int64’ is not JSON serializable"这样的Bug。这个错误通常意味着您尝试将无法序列化的对象转换为JSON格式，从而导致程序崩溃。但不要担心，本文将深入研究这个问题，并提供解决方法以及如何避免它。我们还会附上代码示例和表格，以帮助您更好地理解。让我们开始吧！

正文 ️

Bug的原因

这个Bug的根本原因是某些Python对象不是JSON可序列化的。JSON是一种轻量级的数据交换格式，它要求数据对象可以被序列化为一种特定的格式。一些Python对象，例如int64，不是默认可以直接序列化为JSON的。因此，当您尝试将这些对象转换为JSON时，Python会引发TypeError。

解决方法

1. 使用自定义JSON编码器

您可以创建一个自定义的JSON编码器，用于将不可序列化的对象转换为JSON。这可以通过继承json.JSONEncoder类并覆盖其default方法来实现。

import json

class CustomEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, int64):
            return str(obj)
        return super().default(obj)

# 使用自定义编码器
data = {"value": int64_value}
json_string = json.dumps(data, cls=CustomEncoder)

2. 使用default参数

在json.dumps()函数中，您可以使用default参数来指定一个函数，用于将不可序列化的对象转换为可序列化的对象。

json_string = json.dumps(data, default=lambda x: str(x) if isinstance(x, int64) else None)

如何避免这个问题

为了避免这个问题，您应该：

• 在将数据序列化为JSON之前，仔细检查数据中是否包含不可序列化的对象。

• 如果您预计会遇到不可序列化的对象，请提前进行适当的数据转换或处理，以确保数据可以被正确序列化。

• 使用自定义JSON编码器或default参数来处理不可序列化的对象，以便将其转换为JSON。

总结

在本文中，我们深入研究了"TypeError: Object of type ‘int64’ is not JSON serializable"这个Python Bug。我们了解了Bug的原因，讨论了解决方法，包括自定义JSON编码器和使用default参数。此外，我们还强调了如何在Python编程中避免这类问题的发生，包括仔细检查数据和适当的数据处理。

希望这篇博客对你有所帮助！如果你有任何疑问或想分享更多关于Python编程和JSON序列化的经验，请留言告诉我。大家一起学习，共同进步！

参考资料

• Python JSON Documentation

Happy coding with JSON serialization!

猫头虎建议程序员必备技术栈一览表：

人工智能 AI:

1. 编程语言:
   • Python (目前最受欢迎的AI开发语言)
   • R (主要用于统计和数据分析)
   • Julia (逐渐受到关注的高性能科学计算语言)
2. 深度学习框架:
   • TensorFlow (和其高级API Keras)
   • ⚡ PyTorch (和其高级API torch.nn)
   • ️ MXNet
   • Caffe
   • ⚙️ Theano (已经不再维护，但历史影响力很大)
3. 机器学习库:
   • scikit-learn (用于传统机器学习算法)
   • XGBoost, LightGBM (用于决策树和集成学习)
   • Statsmodels (用于统计模型)
4. 自然语言处理:
   • NLTK
   • SpaCy
   • HuggingFace’s Transformers (用于现代NLP模型，例如BERT和GPT)
5. 计算机视觉:
   • OpenCV
   • ️ Pillow
6. 强化学习:
   • OpenAI’s Gym
   • ⚡ Ray’s Rllib
   • Stable Baselines
7. 神经网络可视化和解释性工具:
   • TensorBoard (用于TensorFlow)
   • Netron (用于模型结构可视化)
8. 数据处理和科学计算:
   • Pandas (数据处理)
   • NumPy, SciPy (科学计算)
   • ️ Matplotlib, Seaborn (数据可视化)
9. 并行和分布式计算:
   • Apache Spark (用于大数据处理)
   • Dask (用于并行计算)
10. GPU加速工具:

• CUDA
• ⚙️ cuDNN

11. 云服务和平台:

• ☁️ AWS SageMaker
• Google Cloud AI Platform
• ⚡ Microsoft Azure Machine Learning

12. 模型部署和生产化:

• Docker
• ☸️ Kubernetes
• TensorFlow Serving
• ⚙️ ONNX (用于模型交换)

13. 自动机器学习 (AutoML):

• H2O.ai
• ⚙️ Google Cloud AutoML
• Auto-sklearn

---

原创声明

======= ·

• 原创作者： 猫头虎
• 编辑 ： AIMeowTiger

作者wx： [ libin9iOak ]
公众号：猫头虎技术团队

学习	复习
✔	✔

---

本文为原创文章，版权归作者所有。未经许可，禁止转载、复制或引用。

作者保证信息真实可靠，但不对准确性和完整性承担责任。

未经许可，禁止商业用途。

如有疑问或建议，请联系作者。

感谢您的支持与尊重。

点击下方名片，加入IT技术核心学习团队。一起探索科技的未来，共同成长。