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猫头虎分享已解决Bug 🐱‍👓 || TypeError: Object of type ‘int64’ is not JSON serializable

摘要 🌟

嘿，AI朋友们！猫头虎博主又来啦！今天我们要聊聊一个在数据处理和API交互中常见的Bug：TypeError: Object of type 'int64' is not JSON serializable。这个问题经常出现在尝试将含有NumPy数据类型的Python对象转换为JSON格式时。在本篇博客中，我将深入探索JSON序列化、NumPy数据类型以及Python的类型转换机制，提供详细的问题分析和解决方法。准备好了吗？让我们开始这次技术之旅！

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正文内容 📚

1. 问题背景及原因分析 🕵️‍♂️

1.1 理解JSON序列化

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，Python中的字典和列表可以轻松地转换为JSON格式，但并非所有Python数据类型都可以直接序列化为JSON。

1.2 错误原因

int64是NumPy库中定义的一种数据类型，而标准的Python json 库并不直接支持将NumPy数据类型转换为JSON。

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2. 解决方法和步骤 ⚒️

2.1 转换NumPy数据类型

在序列化前，将NumPy的int64类型转换为Python原生的int类型。

import numpy as np
import json# 假设有一个含有int64类型的NumPy数组
np_array = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int64)# 将其转换为Python原生的int类型
py_list = np_array.tolist()# 现在可以序列化为JSON
json_data = json.dumps(py_list)

2.2 自定义序列化器

创建一个自定义的序列化函数，用于处理NumPy数据类型。

import json
import numpy as npdef default_serializer(obj):if isinstance(obj, np.int64):return int(obj)raise TypeError(f"Object of type {obj.__class__.__name__} is not JSON serializable")# 示例数据
data = {"value": np.int64(42)}# 使用自定义序列化器
json_data = json.dumps(data, default=default_serializer)

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3. 如何避免此类错误 🛡️

3.1 数据类型意识

在处理数据时，特别是在不同库之间传递数据时，要对数据类型保持敏感。

3.2 单元测试

为涉及数据序列化的代码编写单元测试，确保所有数据类型都能正确处理。

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4. 代码案例演示 🧪

# 一个更复杂的例子，包含自定义序列化器
import json
import numpy as npdef default_serializer(obj):if isinstance(obj, np.generic):return np.asscalar(obj)raise TypeError("Unserializable object {} of type {}".format(obj, type(obj)))# 创建包含不同类型的数据
data = {"integer": np.int64(42),"float": np.float32(3.14),"array": np.array([1, 2, 3], dtype=np.int64)
}# 序列化数据
json_data = json.dumps(data, default=default_serializer)
print(json_data)

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文末总结 📝

表格总结

问题	解决步骤	关键点
int64不可序列化	数据类型转换和自定义序列化器	NumPy, JSON, Python
避免方法	数据类型意识和单元测试	预防策略

本文总结

处理TypeError: Object of type 'int64' is not JSON serializable问题，关键在于理解不同库中数据类型的差异，并采取相应的转换措施。这不仅是解决问题的关键，也是编写健壮、可维护代码的基础。

未来行业发展趋势观望

随着Python在数据科学和人工智能领域的深入应用，不同库和工具间的数据交互将更加频繁。掌握数据类型转换和序列化技巧，将是每个AI开发者的必备技能。

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