直接用 json.dumps(obj.__dict__) 会出错，因为 dict 只含实例属性且不处理 datetime、set 等不可序列化类型；安全做法是先清洗 __dict__（过滤私有属性、转换非 JSON 类型），再序列化。
为什么直接用 json.dumps(obj.__dict__) 会出错
因为 __dict__ 只包含实例属性，不处理方法、不可序列化对象（如 datetime、set）、私有属性（以 _ 或 __ 开头）和继承来的属性。更常见的是遇到 TypeError: Object of type datetime is not JSON serializable —— 这不是 __dict__ 的问题，而是 json.dumps() 默认编码器不支持它。
如何安全地把 __dict__ 转成 JSON 字符串
核心是先清理/转换 __dict__ 中的值，再交给 json.dumps()。不要依赖默认行为：
- 过滤掉以
_开头的私有属性（比如_cache、__weakref__） - 对常见非 JSON 类型做预处理：把
datetime转成字符串，bytes解码，set转成list - 避免递归调用导致无限循环（比如对象之间互相引用）
一个轻量级做法是写个简单转换函数：
def to_dict(obj):
d = {}
for k, v in obj.__dict__.items():
if k.startswith('_'): # 跳过私有属性
continue
if isinstance(v, (datetime.datetime, datetime.date)):
d[k] = v.isoformat()
elif isinstance(v, bytes):
d[k] = v.decode('utf-8', errors='ignore')
elif isinstance(v, set):
d[k] = list(v)
elif hasattr(v, '__dict__') and not isinstance(v, (str, int, float, bool, type(None))):
d[k] = to_dict(v) # 仅对纯数据类递归，不碰内置类型
else:
d[k] = v
return d
<h1>用法</h1><p>import json
json_str = json.dumps(to_dict(my_instance), indent=2)
dataclass + asdict() 是更稳的选择
如果你能控制类定义，@dataclass 配合 dataclasses.asdict() 比手动操作 __dict__ 更可靠，它自动跳过方法、处理嵌套 dataclass，并且不暴露私有字段（除非显式声明 init=False 或用 field(repr=False)）：
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- 必须确保所有字段都是可序列化的，否则仍会报错
-
asdict()不递归处理非 dataclass 对象（比如普通 class 实例），这点和手写to_dict不同 - 如果字段含
datetime，依然要自己后处理，或配合default参数传给json.dumps()
示例：
from dataclasses import dataclass, asdict
from datetime import datetime
<p>@dataclass
class User:
name: str
joined: datetime</p><p>u = User("Alice", datetime.now())</p><h1>asdict() 得到 dict，但 datetime 还在里头</h1><p>json.dumps(asdict(u), default=str) # 利用 default=str 处理 datetime别忽略循环引用和不可哈希对象
哪怕你清理了 __dict__，如果实例里存了自身引用（比如树节点的 parent 指针）或包含 dict / list 以外的不可序列化对象（如文件句柄、数据库连接、lambda），json.dumps() 依然会崩。这时候不能只靠 __dict__，得提前识别并剔除或替换这些字段。
一个实用技巧：用 vars(obj) 替代 obj.__dict__ —— 它更安全（不会触发自定义 __dict__ 属性），但行为基本一致；真正关键的是后续的数据清洗逻辑是否覆盖了你的实际字段类型。
