ElevenLabs Python SDK 中的 JSON 序列化问题解析
2025-06-30 10:24:22作者:裴锟轩Denise
在 ElevenLabs Python SDK 的使用过程中,开发者经常会遇到将 API 响应对象转换为 JSON 格式的需求。本文深入探讨了这一技术问题及其解决方案。
问题背景
当开发者尝试使用 ElevenLabs Python SDK 获取语音列表时,会遇到将返回对象序列化为 JSON 的挑战。例如,以下代码会抛出异常:
from elevenlabs.client import ElevenLabs
import json
client = ElevenLabs()
response = client.voices.get_all()
print(json.dumps(response.voices, indent=2)) # 这里会报错
技术原理
这个问题的根源在于 ElevenLabs SDK 使用了 Pydantic 模型来表示 API 响应。Pydantic 模型本身支持 JSON 序列化,但需要注意以下几点:
- 顶级响应对象(如
response
)是 Pydantic 模型,可以直接调用.json()
方法 - 模型中的列表属性(如
response.voices
)是普通的 Python 列表 - 列表中的每个元素(如
response.voices[0]
)又是 Pydantic 模型
解决方案
方案一:直接序列化整个响应
print(response.json(indent=2))
这种方法最简单,会输出完整的响应结构,包括所有语音信息。
方案二:逐个序列化列表元素
for voice in response.voices:
print(voice.json(indent=2))
这种方法适合需要单独处理每个语音对象的场景。
方案三:使用 jsonable_encoder
ElevenLabs SDK 提供了专用的 jsonable_encoder
工具,可以处理复杂对象的序列化:
from elevenlabs.core.jsonable_encoder import jsonable_encoder
import json
print(json.dumps(jsonable_encoder(response.voices), indent=2)
这种方法最为灵活,可以处理各种嵌套结构。
最佳实践建议
- 对于简单需求,直接使用 Pydantic 模型的
.json()
方法 - 需要自定义序列化时,考虑使用
jsonable_encoder
- 处理大型列表时,建议分批序列化以避免内存问题
- 在生产环境中,考虑添加错误处理逻辑
通过理解这些技术细节,开发者可以更高效地使用 ElevenLabs Python SDK 处理 JSON 数据。
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