単純な辞書をPythonからjsonファイルに送信しようとしていますが、「TypeError：1425 is not JSON serializable」というメッセージが表示され続けます。

import json
alerts = {'upper':[1425],'lower':[576],'level':[2],'datetime':['2012-08-08 15:30']}
afile = open('test.json','w')
afile.write(json.dumps(alerts,encoding='UTF-8'))
afile.close()

デフォルトの引数を追加すると、書き込みが行われますが、整数値はjsonファイルに文字列として書き込まれるため、望ましくありません。

afile.write(json.dumps(alerts,encoding='UTF-8',default=str))

問題が見つかりました。問題は、整数が実際に型であるということnumpy.int64でした。

Python 3でnumpy.int64をjson文字列にダンプする問題があるようで、Pythonチームはすでにそれについて話し合っています。詳細については、こちらをご覧ください。

Serhiy Storchakaが提供する回避策があります。それは非常にうまく機能するので、ここに貼り付けます：

def convert(o):
    if isinstance(o, numpy.int64): return int(o)  
    raise TypeError

json.dumps({'value': numpy.int64(42)}, default=convert)

これは私にとって問題を解決しました：

def serialize(self):
    return {
        my_int: int(self.my_int), 
        my_float: float(self.my_float)
    }

数値をint64（numpy から）からに変換するだけintです。

たとえば、変数xがint64の場合：

int(x)

int64の配列の場合：

map(int, x)

@JACが最高評価の回答のコメントで指摘したように、（すべてのnumpyタイプの）一般的な解決策は、numpy dtypesをネイティブPythonタイプに変換するスレッドで見つけることができ ます。

それでも、私の場合、これらの回答と他のスレッドの回答を組み合わせた一般的なソリューションが必要だったので、以下のバージョンのソリューションを追加します。これはほとんどすべてのnumpyタイプで動作するはずです。

def convert(o):
    if isinstance(o, np.generic): return o.item()  
    raise TypeError

json.dumps({'value': numpy.int64(42)}, default=convert)

これは応答が遅いかもしれませんが、最近同じエラーが発生しました。たくさんサーフィンした後、この解決策は私を助けました。

alerts = {'upper':[1425],'lower':[576],'level':[2],'datetime':['2012-08-08 15:30']}
def myconverter(obj):
        if isinstance(obj, np.integer):
            return int(obj)
        elif isinstance(obj, np.floating):
            return float(obj)
        elif isinstance(obj, np.ndarray):
            return obj.tolist()
        elif isinstance(obj, datetime.datetime):
            return obj.__str__()

通話myconverter中にjson.dumps()以下のように。json.dumps(alerts, default=myconverter).

または、最初にオブジェクトをデータフレームに変換することもできます。

df = pd.DataFrame(obj)

次に、これdataframeをjsonファイルに保存します。

df.to_json(path_or_buf='df.json')

お役に立てれば

Numpyデータ型があります。通常のint（）またはfloat（）データ型に変更してください。正常に動作します。

同じ問題。リストには、TypeErrorをスローするタイプnumpy.int64の数が含まれています。私のための簡単な回避策は

mylist = eval(str(mylist_of_integers))
json.dumps({'mylist': mylist})

リストをstr（）およびeval（）関数に変換すると、Python式のように「文字列」が評価され、結果は整数のリストとして返されます。

使用する

from numpyencoder import NumpyEncoder

Python3でこの問題を解決するには：

import json
from numpyencoder import NumpyEncoder
alerts = {'upper':[1425],'lower':[576],'level':[2],'datetime':['2012-08-08 
15:30']}
afile = open('test.json','w')
afile.write(json.dumps(alerts,encoding='UTF-8',cls=NumpyEncoder))
afile.close()