使用 jsonpickle (python) 进行类型演化答案

【问题标题】：type evolution with jsonpickle (python)使用 jsonpickle (python) 进行类型演化
【发布时间】：2012-10-16 15:49:14
【问题描述】：

jsonpickle 中是否对此有任何支持？

例如我存储和反对，他们修改其架构，然后尝试将其加载回来。

比如下面的变化，（属性加法）

import jsonpickle

class Stam(object):

   def __init__(self, a):
     self.a = a

   def __str__(self):
     return '%s with a=%s' % (self.__class__.__name__, str(self.a))


js = jsonpickle.encode(Stam(123))
print 'encoded:', js

class Stam(object):

   def __init__(self, a, b):
     self.a = a
     self.b = b

   def __str__(self):
     return '%s with a=%s, b=%s' % (self.__class__.__name__, str(self.a), str(self.b))

s=jsonpickle.decode(js)
print 'decoded:', s

产生错误：

encoded: {"py/object": "__main__.Stam", "a": 123}
decoded: Traceback (most recent call last):
  File "C:\gae\google\appengine\ext\admin\__init__.py", line 317, in post
    exec(compiled_code, globals())
  File "<string>", line 25, in <module>
  File "<string>", line 22, in __str__
AttributeError: 'Stam' object has no attribute 'b'

【问题讨论】：

标签： python schema jsonpickle

【解决方案1】：

jsonpickle 中不支持类型演化或类型迁移。

您最好的做法是将数据的 JSON 表示加载（通过json.loads）到列表/字典/字符串/数字的基本 Python 结构中。遍历这个 Python 表示，添加空/默认 b 键。然后通过json.dumps重新保存JSON。

然后您可以使用 jsonpickle 加载修改后的数据版本。

temp = json.loads(js)
temp['b'] = None
js = json.dumps(temp)
jsonpickle.decode(js)

如果您的对象模型更复杂，这显然会变得更复杂，但是您可以检查 py/object 键以查看是否需要修改对象。

【讨论】：

【解决方案2】：

因为版本问题，单独使用 jsonpickle 是不够的持久化对象。您还需要在 JSON 输出，以便您可以在使用时改造（清理）数据阅读旧版本。

话虽如此，您可以做一些事情来让生活更轻松。你可以结合使用 json.dumps 的 default=dict 参数 iter 在您的对象上。这将使您将对象持久化为字典。然后，当您阅读它时，您可以使用 **dict 运算符和从 JSON 字典中重新实例化您的对象的关键字参数。

这允许你读入你的持久化对象并提供任何新属性的初始化。例如，如果我们从一个具有 val1 属性的类并将其持久化，然后将该类扩展为有一个 val2 属性，如果从持久状态恢复：

import json

class Stam( object ) :
    val1 = None
    def __init__( self, val1=None ) :
        self.val1 = val1

    def __iter__( self ) : return {
        'val1':self.val1
    }.iteritems()

obj1 = Stam( val1='a' )
persisted = json.dumps( obj1, default=dict )

class Stam( object ) :
    val1 = None
    val2 = None
    def __init__( self, val1=None, val2='b' ) :
        self.val1 = val1
        self.val2 = val2

    def __iter__( self ) : return {
        'val1':self.val1,
        'val2':self.val2
    }.iteritems()

obj2 = json.loads( persisted, object_hook=lambda d: Stam(**d) )
assert obj2.val1 == 'a'
assert obj2.val2 == 'b'

当然，我们也可以使用 jsonpickle 并跳过 __iter__ 和额外的 json 参数，因为 jsonpickle 将忽略丢失的属性。因此任何新的 val2 都会有静态类初始化提供，但它不会运行__init__ 中的初始化代码医生。这将变成：

import jsonpickle

class Stam( object ) :
    val1 = None
    def __init__( self, val1 ) :
        self.val1 = val1

obj1 = Stam( 'a' )
persisted = jsonpickle.encode( obj1 )

class Stam( object ) :
    val1 = None
    val2 = 'b'
    def __init__( self, val1, val2 ) :
        self.val1 = val1
        self.val2 = val2

obj2 = jsonpickle.decode( persisted )
assert obj2.val1 == 'a'
assert obj2.val2 == 'b'

【讨论】：