Scriban项目中日期对象JSON序列化问题的分析与解决
在Scriban模板引擎使用过程中,开发者可能会遇到一个关于日期对象序列化的技术问题。当尝试将日期对象通过object.to_json方法转换为JSON格式时,系统会抛出"CurrentDepth (1000) is equal to or larger than the maximum allowed depth of 1000"的错误提示。
这个问题本质上是因为Scriban在处理DateTime类型时,错误地将其识别为普通对象而非基础值类型。在JSON序列化过程中,系统默认对对象进行深度遍历,而日期对象被当作复杂对象处理,导致递归深度超过限制。
从技术实现角度看,Scriban的object.to_json方法在判断数据类型时,仅考虑了null、string、bool以及基本数值类型,而忽略了IFormattable接口的实现类型。DateTime类型虽然实现了IFormattable接口,但未被纳入值类型的判断条件中,因此被错误地归类为需要深度序列化的对象。
解决方案的核心思路是扩展值类型的判断条件。通过修改类型检查逻辑,将实现IFormattable接口的类型也视为值类型处理。这样修改后,DateTime等时间类型就能被正确识别为值类型,直接调用JsonSerializer进行序列化,而不会触发对象的深度遍历。
这个修复不仅解决了DateTime类型的序列化问题,还能一劳永逸地处理所有实现IFormattable接口的类型,包括但不限于DateTimeOffset、TimeSpan等常见时间相关类型。这种设计既保持了代码的简洁性,又增强了功能的完备性。
对于开发者而言,理解这个问题有助于更好地掌握Scriban模板引擎中对象序列化的机制。在实际开发中,当遇到类似的对象序列化问题时,可以考虑检查类型系统处理是否完善,特别是对于边界类型的处理是否得当。这种思路可以推广到其他模板引擎或序列化框架的使用场景中。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00