Python json模块仅支持None、bool、int、float、str、list、tuple、dict（键为str）的原生序列化；set、datetime、bytes、自定义类等会报TypeError；可通过default参数、继承JSONEncoder或预处理数据结构来安全扩展。
Python 的 json 模块不能直接序列化任意对象，它只支持有限的几种原生 Python 类型。所谓“序列化边界”，就是指哪些类型能被 json.dumps() 或 json.dump() 安全处理，哪些会报错，以及如何在边界外安全扩展。
json 原生支持的类型（安全边界内）
以下类型可直接被 json 模块序列化，无需额外处理：
-
None → JSON
null -
bool（
True/False）→ JSONtrue/false -
int、float → 对应 JSON 数字（包括
inf、-inf和nan会被转为null或引发ValueError，取决于allow_nan参数） - str → JSON 字符串（自动处理 Unicode、转义）
- list、tuple、dict（键必须是 str）→ JSON 数组和对象
常见不支持类型及典型错误
以下类型调用 json.dumps() 会直接抛出 TypeError：
-
set：报
Object of type set is not JSON serializable - datetime、date、time：无法自动转字符串
- bytes、bytearray：需先解码为 str 或编码为 base64 字符串
-
自定义类实例（如
class Person: pass）：默认无__dict__映射逻辑，也不触发任何转换 - 函数、模块、type、ellipsis (…) 等：完全不在序列化语义范围内
突破边界的常用方法
有三种主流方式在保持 json 标准兼容的前提下扩展序列化能力：
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-
使用
default参数：传入一个 callable，当遇到不支持类型时，由它返回一个可序列化的替代值。例如：json.dumps(obj, default=lambda x: x.isoformat() if isinstance(x, datetime) else str(x)) -
继承
json.JSONEncoder：重写default()方法，更清晰、可复用。适合项目中统一处理日期、枚举、自定义模型等。 -
预处理数据结构：在调用
dumps前，用递归或工具函数（如dataclasses.asdict()、pydantic.BaseModel.model_dump()）将复杂对象转为 dict/list/str/int/float/None 组合。
特别注意的边界细节
有些行为看似“能过”，实则隐含风险：
-
dict 的 key 必须是 str：若传入
{1: "a", (1,2): "b"}，会报错；{'1': "a", '(1, 2)': "b"}才合法 -
浮点精度丢失：JSON 规范不定义浮点精度，Python 默认用
repr()级别输出，但某些极小或极大浮点数可能被科学计数法表示或截断 -
循环引用：
json模块不检测也不支持，会无限递归导致RecursionError -
NaN / Infinity：默认禁止（
ValueError），开启allow_nan=True后会转为null（非标准 JSON），部分解析器可能拒绝
