Python实现支持JSON存储和解析的对象

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。

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()

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))

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)

其区别在于:

若创建新的Person instanc test，则type（test）的输出分别为：

<type 'instance'>
<class '__main__.Person'>

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，更多详细信息参见http://docs.python.org/library/inspect.html。可以参考’python inspect模块解析‘