TypeError: Object of type 'int32' is not JSON serializable

这个错误通常是因为Python尝试将一个int型变量转换为JSON格式，但是int型变量不是JSON序列化的有效类型。

可能的解决方案是将int型变量转换为字符串，或者使用一个可以被JSON序列化的数据类型，例如列表、字典、元组或布尔型变量。

例如，你可以使用`json.dumps()`函数将Python对象转换为JSON格式的字符串，例如：

import json

my_dict = {"key": 123}
my_json_str = json.dumps(my_dict)
print(my_json_str)

这将输出一个JSON格式的字符串：`{"key": 123}`。

相关问题

python 读excel TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable

在Python中，当你尝试将某些数据类型转换为JSON格式时，可能会遇到`TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable`的错误。这个错误通常是由于尝试将不可序列化的数据类型转换为JSON格式导致的。

根据引用和引用的参考链接，这个错误通常发生在使用`json.dumps()`函数时。它试图将Python对象转换为JSON字符串，但遇到了不能被序列化的数据类型。在你的情况中，错误消息中提到的`int64`数据类型实际上是`numpy.int64`，而不是Python内置的整数类型int。

为了解决这个问题，你可以尝试进行以下操作:

1. 确保你引入了正确的模块和库，特别是`numpy`库。你可以使用`import numpy as np`来引入它。

2. 在转换之前，检查你的数据类型。如果你使用了`numpy`数组或`pandas`数据框，你可能需要将其转换为Python内置的数据类型。你可以使用`.tolist()`方法将`numpy`数组转换为Python列表，并使用`.astype(int)`方法将数据框中的数据类型转换为整数类型。

3. 如果你的数据中包含其他不可序列化的数据类型，例如`float32`或`float64`，你可以使用类似的方法来解决问题。将它们转换为合适的数据类型，例如使用`.astype(float)`将数据类型转换为浮点数。

综上所述，你可以根据上述方法来解决你遇到的问题。记得根据你具体的代码和数据类型的情况进行适当的调整。希望这些解决方法对你有帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [解决Python TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable](https://blog.csdn.net/weixin_39561473/article/details/123227500)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable](https://blog.csdn.net/weixin_46713695/article/details/125014034)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

typeerror: object of type int64 is not json serializable

### 回答1：
这是一个类型错误，意思是int64类型的对象无法被序列化为JSON格式。可能是因为你正在尝试将一个整数类型的变量转换为JSON格式，但是JSON只支持字符串、数字、布尔值、数组和对象等数据类型。你需要将int64类型的对象转换为字符串或其他支持的数据类型，然后再进行JSON序列化。

### 回答2：
这个错误是由于尝试将 int64 类型的对象转化为 JSON 格式时引发的。在 Python 中，int64 是 numpy 库的一种整数类型，该类型的对象默认不支持直接序列化为 JSON 格式。

要解决这个问题，可以采取以下两种方法之一：

1. 类型转换：将 int64 对象转换为 Python 内置的 int 类型。可以使用 int() 函数将 int64 转换为 int，然后再进行 JSON 序列化。例如：`json.dumps(int(my_int64))`。

2. 自定义序列化：创建一个自定义的 JSONEncoder 类，覆盖默认的序列化方法，以支持 int64 类型的序列化。可以继承 JSONEncoder 类，然后在子类中重写 default() 方法，在方法中判断对象是否为 int64 类型，如果是则转换为 int 类型，然后再调用父类的 default() 方法进行序列化。例如：

import json
from json import JSONEncoder
import numpy as np

class MyEncoder(JSONEncoder):
    def default(self, o):
        if isinstance(o, np.int64):
            return int(o)
        return super().default(o)

my_dict = {'int_value': np.int64(42)}
json.dumps(my_dict, cls=MyEncoder)

这样，就可以成功将 int64 类型的对象转化为 JSON 格式了。

注意：在使用自定义序列化方法时，需要导入相应的库：`import json` 和 `from json import JSONEncoder`。另外，如果还有其他需要序列化的对象类型，也可以在自定义的 default() 方法中进行相应的处理。

### 回答3：
这个错误`TypeError: object of type 'int64' is not JSON serializable`是因为在将数据转换为JSON格式时，遇到了无法序列化的`int64`类型对象。

这个问题通常发生在使用Python的json模块转换数据时。JSON只支持一些特定的数据类型，如字符串、整数、浮点数、布尔值和列表等，但不支持`int64`这种特殊类型。

要解决这个问题，你可以将`int64`类型的数据转换为Python的内置的int类型。你可以使用`int()`函数将其转换为整数，然后再进行JSON序列化。

例如，假设存在一个数据`data`，其中包含一个`int64`类型的对象`value`，你可以使用以下方式来解决这个问题：

import json
import numpy as np

data = {
  "value": np.int64(42)  # int64类型的对象
}

# 将int64类型的数据转换为int类型
data["value"] = int(data["value"])

# 进行JSON序列化
json_data = json.dumps(data)

通过将`np.int64`类型的对象转换为`int`类型，我们解决了`int64`无法序列化的问题。然后，我们可以继续使用`json.dumps()`函数对数据进行JSON序列化操作。

希望以上回答能够帮助到你解决这个问题。