ElevenLabs Python SDK 中的 JSON 序列化问题解析

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：

1. 顶级响应对象（如 response）是 Pydantic 模型，可以直接调用 .json() 方法
2. 模型中的列表属性（如 response.voices）是普通的 Python 列表
3. 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

1. 对于简单需求，直接使用 Pydantic 模型的 .json() 方法
2. 需要自定义序列化时，考虑使用 jsonable_encoder
3. 处理大型列表时，建议分批序列化以避免内存问题
4. 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。