JSONはGoogleの自然言語APIからオブジェクトをシリアル化できますか？ （いいえ__dict__属性）

Question

私はセンチメント分析でテキストにタグを付けるプロジェクトにGoogle Natural Language APIを使用しています。自分のNL結果をJSONとして保存したい。 Googleに直接HTTPリクエストが行われた場合は、JSON応答が返されます。

しかし、提供されているPythonライブラリを使用すると、代わりにオブジェクトが返され、そのオブジェクトは直接JSON直列化できません。今

import os 
import sys 
import oauth2client.client 
from google.cloud.gapic.language.v1beta2 import enums, language_service_client 
from google.cloud.proto.language.v1beta2 import language_service_pb2 

class LanguageReader: 
    # class that parses, stores and reports language data from text 

    def __init__(self, content=None): 

     try: 
      # attempts to autheticate credentials from env variable 
      oauth2client.client.GoogleCredentials.get_application_default() 
     except oauth2client.client.ApplicationDefaultCredentialsError: 
      print("=== ERROR: Google credentials could not be authenticated! ===") 
      print("Current enviroment variable for this process is: {}".format(os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'])) 
      print("Run:") 
      print(" $ export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/YOUR_PATH_HERE/YOUR_JSON_KEY_HERE.json") 
      print("to set the authentication credentials manually") 
      sys.exit() 

     self.language_client = language_service_client.LanguageServiceClient() 
     self.document = language_service_pb2.Document() 
     self.document.type = enums.Document.Type.PLAIN_TEXT 
     self.encoding = enums.EncodingType.UTF32 

     self.results = None 

     if content is not None: 
       self.read_content(content) 

    def read_content(self, content): 
     self.document.content = content 
     self.language_client.analyze_sentiment(self.document, self.encoding) 
     self.results = self.language_client.analyze_sentiment(self.document, self.encoding) 

あなたが実行した場合：：

sample_text="I love R&B music. Marvin Gaye is the best. 'What's Going On' is one of my favorite songs. It was so sad when Marvin Gaye died." 
resp = LanguageReader(sample_text).results 
print resp 

あなたが得るでしょう：

document_sentiment { 
    magnitude: 2.40000009537 
    score: 0.40000000596 
} 
language: "en" 
sentences { 
    text { 
    content: "I love R&B music." 
    } 
    sentiment { 
    magnitude: 0.800000011921 
    score: 0.800000011921 
    } 
} 
sentences { 
    text { 
    content: "Marvin Gaye is the best." 
    begin_offset: 18 
    } 
    sentiment { 
    magnitude: 0.800000011921 
    score: 0.800000011921 
    } 
} 
sentences { 
    text { 
    content: "\'What\'s Going On\' is one of my favorite songs." 
    begin_offset: 43 
    } 
    sentiment { 
    magnitude: 0.40000000596 
    score: 0.40000000596 
    } 
} 
sentences { 
    text { 
    content: "It was so sad when Marvin Gaye died." 
    begin_offset: 90 
    } 
    sentiment { 
    magnitude: 0.20000000298 
    score: -0.20000000298 
    } 
} 

JSONではありません。ここ

は、私のコードのサンプルです。これはgoogle.cloud.proto.language.v1beta2.language_service_pb2.AnalyzeSentimentResponseオブジェクトのインスタンスです。また、__dict__属性属性がないので、json.dumps（）を使用してシリアライズできません。

レスポンスをJSONに指定するか、オブジェクトをJSONにシリアル化する方法を指定できますか？

Answer 1

編集：@Zachは、Googleのprotobufデータ交換フォーマットに注目しました。ドキュメンテーション文字列から

from google.protobuf.json_format import MessageToDict, MessageToJson 

self.dict = MessageToDict(self.results) 
self.json = MessageToJson(self.results) 

：好ましい選択肢は、これらのprotobuf.json_format方法を用いることであろうと思われる

MessageToJson(message, including_default_value_fields=False, preserving_proto_field_name=False) 
    Converts protobuf message to JSON format. 

    Args: 
     message: The protocol buffers message instance to serialize. 
     including_default_value_fields: If True, singular primitive fields, 
      repeated fields, and map fields will always be serialized. If 
      False, only serialize non-empty fields. Singular message fields 
      and oneof fields are not affected by this option. 
     preserving_proto_field_name: If True, use the original proto field 
      names as defined in the .proto file. If False, convert the field 
      names to lowerCamelCase. 

    Returns: 
     A string containing the JSON formatted protocol buffer message.