前言
本文通过实际项目的经历，经过搜索与比较，终于找到了好用的 Python 序列化库：marshmallow。
它拥有类似 django 的语法，支持详细的自定义设置，适合各种各样的序列化/反序列化情景。
问题
我们都知道，Python 自带了一些序列化的库，例如 json、pickle、marshal 等。现在的问题是，要向一个 HTTP 服务器提交一个 POST 请求，附带一个 JSON 作为 payload，假设这个 payload 是这样的：
{
"name": "abc",
"price": 1.23456,
"date": "2021-06-26"
}
那么，它对应的 Python 定义是
from dataclasses import dataclass
import datetime
@dataclass
class Item:
name: str
price: float
date: datetime.date
所以，这个 POST 请求会是这样发送的：
import json
import requests
item = Item('abc', Decimal('1.23456'), '2021-06-26')
requests.post(url, data=json.dumps(item))
这样一跑，马上给报错：TypeError: Object of type Item is not JSON serializable。嗯？？？？？怎么报错了？才知道 Python 自带的 json 库不支持序列化一个自定义的 class，仅仅支持那几个 Python 内置的类，如 dict, str, float, list, bool。对此，网上是有一些解决方法，但其实都是妥协之举：如果服务器返回一个 {"name": "abc","price": 1.23456,"date":"2021-06-26"}，能方便地反序列化成实例么？
遇到这种问题，首先就想起“不要自己造轮子”的原则。Python 作为一门非常成熟的语言，就没有什么 pythonic 的解决方案？然后我去百度、Google，似乎还真没有，marshmallow 已经是我能找到的最好的了。
手上还有 JVM 的项目，可以用 jackson/fastjson 等库，那才是方便啊，类型传进去后，正反序列化一气呵成。
如果自己给这个类写一个 to_json() 方法，手动构造一个 dict 呢？想想还是不行，如果未来要修改这个类的属性，那么还得对应改。什么？你说连这个类都不要了，post 的时候直接现场构造一个 dict？这绝对是在给自己挖坑啊。
所以，marshmallow 赶紧学起来。
Marshmallow
Schema
最重要的，是定义 schema。对于刚才的 Item 类，对应的 schema 会这样写：
@dataclass
class Item:
name: str
price: Decimal
date: datetime.date
# 对于其他的所有 fields, 可以参考文档
# https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/marshmallow.fields.html#api-fields
from marshmallow import Schema, fields
class ItemSchema(Schema):
name = fields.String()
price = fields.Decimal()
date = fields.Date()
如果以前接触过 django，应该对这种写法很熟悉，不过不熟悉也没关系。
序列化
然后，就可以用 dump() 序列化了。
item = Item('abc', Decimal('1.23456'), datetime.date(2021, 6, 26))
schema = ItemSchema()
result_obj = schema.dump(item)
print(result_obj)
# 会输出 {'price': Decimal('1.23456'), 'name': 'abc', 'date': '2021-06-26'}
可以看到，在定义好的 schema 的帮助下，item 实例变成了一个 dict。
如果想输出一个字符串呢？可以把 schema.dump 换成 schema.dumps。（不过由于 price 是一个 Decimal 实例，而自带的 json 不支持 Decimal 会报错，可以考虑另外装一个 simplejson 库来解决。这个问题在后文会再讲到）
反序列化
使用 load() 进行反序列化：
input_data = { 'name': 'abc', 'price': Decimal('1.23456'), 'date': '2021-06-26'}
load_result = schema.load(input_data)
print(load_result)
# 输出 {'name': 'abc', 'date': datetime.date(2021, 6, 26), 'price': Decimal('1.23456')}
注意到 date 属性变成了一个 Python 的 datetime.date 实例，这是我们希望的。
这里只是反序列化成了一个 dict，那么怎样才能返回一个真正的 Item 实例？可以给 schema 添加一个返回 Item 的方法，并打上 post_load 的注解（装饰器）。
from marshmallow import Schema, fields, post_load
class ItemSchema(Schema):
name = fields.String()
price = fields.Decimal()
date = fields.Date()
@post_load
def make_item(self, data, **kwargs):
return Item(**data)
result_obj = schema.dump(item)
print(result_obj)
# 返回 Item(name='abc', price=Decimal('1.23456'), date=datetime.date(2021, 6, 26))
可以，有点样子了。
数据校验
既然有了 schema，当然可以顺便在 load 时做校验了。例如输入的字段有没有多，有没有缺，属性的类型对不对，值的范围有没有超，哪些属性可以填 None（null）等等。这里不再赘述，见文档。
自定义字段
Marshmallow 库自带的一些类型可能不够满足需求，例如想加一个 省份、身份证 什么的，用字符串的话好像感觉欠缺了一点校验。而刚才提到的 Decimal 比较难处理，我觉得也可以用自定义字段来解决。
例如，可以用 Method 字段来自定义正反序列化时所使用的方法。
class ItemSchema(Schema):
name = fields.String()
price = fields.Method('price_decimal_2_float', deserialize='float_2_decimal')
date = fields.Date()
@post_load
def make_item(self, data, **kwargs):
return Item(**data)
def price_decimal_2_float(self, item: Item):
return float(item.price)
def float_2_decimal(self, float):
return decimal.Decimal(str(float))
这样就可以正常用 dumps(), loads() 了：
result_str = schema.dumps(item)
print(result_str)
# {"date": "2021-06-26", "name": "abc", "price": 1.23456}
input_str = '{"date": "2021-06-26", "name": "abc", "price": 1.23456}'
load_result = schema.loads(input_str)
print(load_result)
# Item(name='abc', price=Decimal('1.23456'), date=datetime.date(2021, 6, 26))
太棒了，输入的 JSON 的 date 和 price，在反序列化后，自动变成了 datetime.date 和 Decimal。
小结
Marshmallow 的核心是 schema，数据类型、校验等都记录在 schema 中，从而支持复杂对象的序列化和反序列化。如果说它有什么缺点，那必须是它仍然需要专门定义一个 schema 才能使用。如果是 JVM 系列的 jackson 等库，可以直接使用 data class 作为 model/schema，额外的配置通过注解等方式引入，这样会少一个对应的 schema 类。marshmallow 的做法使类的数量双倍了。总体来说，它仍然是不造轮子的情况下的好选择。
至于更深入的用法，还是需要参考官方文档，见文末。