from dataclasses import dataclass, asdict
import json
from datetime import datetime  # 包含非基礎(chǔ)類型，模擬真實(shí)場(chǎng)景

# 嵌套子數(shù)據(jù)類
@dataclass
class Address:
    province: str
    city: str
    detail: str = ""  # 可選字段

# 主數(shù)據(jù)類
@dataclass
class User:
    id: int
    name: str
    age: int
    register_time: datetime  # 非JSON原生類型
    address: Address  # 嵌套數(shù)據(jù)類
    tags: list[str] = None  # 可選列表字段

# 創(chuàng)建測(cè)試實(shí)例
test_user = User(
    id=1001,
    name="張三",
    age=28,
    register_time=datetime(2026, 1, 19, 10, 30),
    address=Address(province="浙江省", city="杭州市", detail="西湖區(qū)XX路"),
    tags=["VIP", "新用戶"]
)

# 步驟1：將dataclass轉(zhuǎn)成普通字典
user_dict = asdict(test_user)
# 步驟2：處理非JSON原生類型（如datetime）
user_dict["register_time"] = user_dict["register_time"].isoformat()

# 步驟3：序列化為JSON字符串
user_json = json.dumps(user_dict, ensure_ascii=False, indent=2)
print(user_json)

{
  "id": 1001,
  "name": "張三",
  "age": 28,
  "register_time": "2026-01-19T10:30:00",
  "address": {
    "province": "浙江省",
    "city": "杭州市",
    "detail": "西湖區(qū)XX路"
  },
  "tags": ["VIP", "新用戶"]
}

class DataclassJSONEncoder(json.JSONEncoder):
    """自定義JSON編碼器，支持dataclass和常見非基礎(chǔ)類型"""
    def default(self, obj):
        # 第一步：處理dataclass實(shí)例
        if hasattr(obj, "__dataclass_fields__"):  # 判斷是否是dataclass
            return asdict(obj)
        # 第二步：處理datetime類型
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.isoformat()
        # 第三步：其他類型交給父類處理（會(huì)拋出標(biāo)準(zhǔn)異常）
        return super().default(obj)

# 直接使用自定義編碼器序列化
user_json = json.dumps(
    test_user,
    cls=DataclassJSONEncoder,  # 指定自定義編碼器
    ensure_ascii=False,
    indent=2
)
print(user_json)

def dataclass_to_json(obj, indent=2):
    """
    數(shù)據(jù)類轉(zhuǎn)JSON字符串的工具函數(shù)
    :param obj: 數(shù)據(jù)類實(shí)例（支持嵌套）
    :param indent: 格式化縮進(jìn)，None表示緊湊輸出
    :return: JSON字符串
    """
    return json.dumps(
        obj,
        cls=DataclassJSONEncoder,
        ensure_ascii=False,
        indent=indent
    )

# 調(diào)用示例（一行搞定）
user_json = dataclass_to_json(test_user)
print(user_json)

pip install pydantic

from pydantic import BaseModel
from datetime import datetime

# 替換原生dataclass為pydantic.BaseModel
class Address(BaseModel):
    province: str
    city: str
    detail: str = ""

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    age: int
    register_time: datetime
    address: Address
    tags: list[str] = None

    # 可選：自定義JSON序列化配置（如datetime格式）
    class Config:
        json_encoders = {
            datetime: lambda v: v.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")  # 自定義時(shí)間格式
        }

# 創(chuàng)建實(shí)例（pydantic會(huì)自動(dòng)驗(yàn)證字段類型）
test_user = User(
    id=1001,
    name="張三",
    age=28,
    register_time=datetime(2026, 1, 19, 10, 30),
    address=Address(province="浙江省", city="杭州市", detail="西湖區(qū)XX路"),
    tags=["VIP", "新用戶"]
)

# 原生支持JSON轉(zhuǎn)換（一行搞定）
user_json = test_user.json(ensure_ascii=False, indent=2)
print(user_json)

{
  "id": 1001,
  "name": "張三",
  "age": 28,
  "register_time": "2026-01-19 10:30:00",
  "address": {
    "province": "浙江省",
    "city": "杭州市",
    "detail": "西湖區(qū)XX路"
  },
  "tags": ["VIP", "新用戶"]
}