树节点不能直接 json.dumps，需通过 default 参数、JSONEncoder 子类或显式递归转为嵌套列表/字典；注意循环引用、字段筛选、递归限制及结构约定一致性。
树节点定义不支持直接 json.dumps 会报错
Python 默认的 json.dumps 只能处理 dict、list、str、int 等基础类型，如果树节点是自定义类（比如 TreeNode），直接传入会抛出 TypeError: Object of type TreeNode is not JSON serializable。这不是数据结构问题，而是序列化器不认识你的类。
常见错误写法：
json.dumps(root)—— 必然失败。
- 必须提供
default参数或继承json.JSONEncoder - 若节点含循环引用（如 parent 指针），需提前断开或过滤字段
- 避免在
default中递归调用json.dumps，容易栈溢出
用递归函数转成嵌套 list 更可控
比起绕路走 JSON 编码器，对树结构做显式递归遍历生成嵌套列表，逻辑清晰、调试方便，也更容易控制字段取舍和顺序。
假设节点结构为：class TreeNode: def __init__(self, val, children=None): ...，则转换函数可这样写：
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def tree_to_nested_list(node):
if node is None:
return None
result = [node.val]
if node.children:
result.extend(tree_to_nested_list(child) for child in node.children)
return result
- 返回形式是
[val, [...], [...]]，符合“嵌套列表”语义 - 若需保留空子树占位（如二叉树中缺失的 left/right），改用字典或固定长度元组更稳妥
- 深度较大时注意 Python 默认递归限制（
sys.setrecursionlimit可调，但建议用栈模拟迭代版）
带 metadata 的树要显式筛选字段
真实项目里树节点常带额外属性：id、type、metadata、parent 等。盲目全量展开会导致序列化结果臃肿甚至包含不可序列化对象（如 datetime、threading.Lock）。
安全做法是白名单式提取：
def tree_to_nested_list(node, fields=('val', 'label')):
if node is None:
return None
item = {f: getattr(node, f) for f in fields if hasattr(node, f)}
if hasattr(node, 'children') and node.children:
item['children'] = [tree_to_nested_list(child, fields) for child in node.children]
return item
- 上面返回的是嵌套 dict，若坚持要 list 形式，可把
item改为[getattr(node, f) for f in fields]，但字段顺序必须严格一致 - 字段名写死易出错，推荐用
dataclasses.asdict()或pydantic.BaseModel.dict()替代手写 - 注意
children属性名可能叫subtrees、nodes、_children，得按实际类结构调整
JSONEncoder 子类适合复用场景但要防坑
如果同一类树节点要在多处序列化（比如 API 返回 + 日志落盘），封装成 json.JSONEncoder 子类更干净。
关键点不是“怎么写”，而是“怎么避错”：
- 重写
default(self, obj)时，务必用isinstance(obj, TreeNode)判断，别用type(obj) == TreeNode（子类会失效） - 不要在
default里调json.dumps(obj)，应只返回原始数据结构（list/dict/str/None） - 若节点有非标准字段（如
__weakref__或描述符），vars(obj)可能爆 KeyError，建议用obj.__dict__.get('xxx', default)
调用方式：
json.dumps(root, cls=TreeNodeEncoder)嵌套列表本身不携带结构元信息（比如哪层是 children、哪层是 sibling），所以序列化时字段语义和层级约定必须和反序列化端完全一致；这点比 JSON 字段名显式声明更易出错。
