datetime is not JSON serializableの直し方

TypeError: Object of type datetime is not JSON serializable は、json.dumps が JSON に変換できない型（datetime など）の値を受け取ったときのエラーです。 JSON にあるのは文字列・数値・真偽値・null・配列・オブジェクトだけなので、日時は文字列に変える方法を自分で決める必要があります。

直し方は、json.dumps の default= に変換の関数を渡すことです。

import json, datetime as dt, decimal, uuid

def to_json(o):
    if isinstance(o, (dt.datetime, dt.date, dt.time)):
        return o.isoformat()                 # 2026-10-11T09:30:00+09:00
    if isinstance(o, decimal.Decimal):
        return str(o)                        # "1.10"（精度を保つ。数値にしたいなら float(o)）
    if isinstance(o, (set, frozenset)):
        return sorted(o)                     # 配列に
    if isinstance(o, uuid.UUID):
        return str(o)
    raise TypeError(f"Object of type {type(o).__name__} is not JSON serializable")

json.dumps(data, default=to_json, ensure_ascii=False)

確認環境：Python 3.11、pandas 3.0.6、pydantic 2.13.3、Node.js 22（確認日 2026年10月11日）。

再現：JSON にできない型

DB から取得した行（日時は datetime、金額は Decimal）を、そのまま json.dumps すると、まとめてこのエラーになります。

落とし穴：default=str で済ませると、形が崩れる

検索するとよく見かける default=str は、エラーは消えますが、値の形が変わります。

json.dumps({"at": now, "price": Decimal("1.10"), "tags": {"a"}}, default=str)

{"at": "2026-10-11 09:30:00+09:00", "price": "1.10", "tags": "{'a'}"}

set が "{'a'}" という文字列になるのは、ほぼ確実に不具合になります。何がどう変換されるかを自分で決めた default 関数を使います。

（上の to_json を使ったとき）
{"at": "2026-10-11T09:30:00+09:00", "day": "2026-10-11", "price": "1.10", "tags": ["a", "b"], "id": "12345678-1234-5678-1234-567812345678"}

日時の書き方：isoformat とタイムゾーン

タイムゾーンの無い日時を JSON にすると、受け取る側の環境の時刻として解釈されます。 確認環境の Node.js（日本時間の環境）では、"2026-10-11T09:30:00" を new Date() で読むと、日本時間の 9:30（UTC の 0:30）になりました。受け取る側が UTC のサーバーなら、9 時間ずれます。API で日時を渡すなら、タイムゾーン付き（+09:00 か Z）で書きます。

読み込む側で datetime に戻す

d = json.loads(s)
type(d["at"])                                   # str（JSON から読むと文字列のまま）
dt.datetime.fromisoformat(d["at"])              # 2026-10-11 09:30:00+09:00

json.loads は、日時の文字列を自動では datetime に戻しません。 どのキーが日時かを知っている側で、fromisoformat で戻します。

Decimal は文字列か数値か

float にすると、0.1 + 0.2 が 0.30000000000000004 になるような小数の誤差が入ります。金額は文字列で渡し、受け取る側の言語の Decimal 型（Java の BigDecimal など）で戻すのが安全です。

pandas の DataFrame

rec = df.to_dict("records")[0]
json.dumps(rec)              # TypeError: Object of type Timestamp is not JSON serializable

df.to_json(orient="records", date_format="iso")
# [{"at":"2026-10-11T09:30:00.000","n":1}]

DataFrame は to_json を使うと、日時も ISO 形式に変換されます。 to_dict してから json.dumps すると、pandas の Timestamp 型のままなので、このエラーになりました。

ライブラリに任せる方法

class AppEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, o):
        if isinstance(o, (dt.datetime, dt.date)):
            return o.isoformat()
        return super().default(o)               # 対応しない型は、元どおりエラーにする

json.dumps(data, cls=AppEncoder)

対応しない型を super().default(o) でエラーに戻すのがポイントです（Python 公式ドキュメントの例と同じ形。bytes を渡すと Object of type bytes is not JSON serializable になりました）。何でも文字列にすると、default=str と同じ問題が起きます。

確認の手順（チェックリスト）

よくある質問

Q. NaN や Infinity は JSON にできますか。 A. Python の json.dumps は、float("nan") を NaN と書き出しました。NaN は JSON の仕様に無いため、Node.js の JSON.parse では "{"v":NaN}" is not valid JSON のエラーになりました。allow_nan=False にすると、書き出す時点で ValueError: Out of range float values are not JSON compliant にできます。

Q. bytes はどうしますか。 A. 画像などのバイナリは、base64.b64encode(o).decode() で文字列にしてから渡すのが一般的です。

まとめ

• JSON に無い型（datetime・Decimal・set・UUID）を json.dumps に渡したエラー
• default= に変換の関数を渡す。対応しない型は TypeError に戻す
• default=str は形が崩れる（日時が空白区切り、set が "{'a'}"）
• 日時は isoformat() ＋タイムゾーン。タイムゾーン無しは受け取る側の時刻として解釈される
• 金額の Decimal は文字列で渡すと精度が落ちない
• pandas は to_json(date_format="iso")、pydantic は model_dump_json()

参考・出典

確認日はいずれも 2026年10月11日です。

• Python ドキュメント「json — JSON encoder and decoder」：https://docs.python.org/3/library/json.html

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