1: 将数据存储到文件中

以下代码段将 d 中存储的数据编码为 JSON 格式，并将其存储到文件中（用文件的实际名称替换 filename ）。

import json

d = {
  'foo': 'bar',
  'alice': 1,
  'wonderland': [1, 2, 3]
}

with open(filename, 'w') as f:
  json.dump(d, f)

2: 从文件中读取数据

以下代码段打开一个 JSON 编码文件（用文件的实际名称替换 filename ），并返回存储在文件中的对象。

import json

with open(filename, 'r') as f:
  d = json.load(f)

3: 格式化 JSON 输出结果

假设我们有以下数据

>>> data = {"cats": [{"name": "Tubbs", "color": "white"}, {"name": "Pepper", "color": "black"}]}

仅仅将其转换为 JSON 并没有什么特别之处：

print(json.dumps(data))
{"cats": [{"name": "Tubbs", "color": "white"}, {"name": "Pepper", "color": "black"}]}

设置缩进以获得更漂亮的输出

如果我们想要漂亮的打印效果，可以设置缩进大小：

>>> print(json.dumps(data, indent=2))
{
  "cats": [
    {
      "name": "Tubbs",
      "color": "white"
    },
    {
      "name": "Pepper",
      "color": "black"
    }
  ]
}

按字母顺序排列键值，以获得一致的输出结果 默认情况下，输出中的键值顺序是未定义的。我们可以按字母顺序排列，确保输出结果始终一致：

print(json.dumps(data, sort_keys=True))
{"cats": [{"color": "white", "name": "Tubbs"}, {"color": "black", "name": "Pepper"}]}

剔除空白以获得紧凑的输出

我们可能希望去掉不必要的空格，这可以通过设置不同于默认，和 : 的分隔符字符串来实现：

print(json.dumps(data, separators=(',', ':')))
{"cats":[{"name":"Tubbs","color":"white"},{"name":"Pepper","color":"black"}]}

4: loadvs loads, dumpvs dumps

json 模块包含读写 unicode 字符串和读写文件的函数。这些函数以函数名后面的 s 来区分。在这些示例中，我们使用的是 StringIO 对象，但同样的函数也适用于任何类文件对象。

这里我们使用基于字符串的函数：

import json

data = {u"foo": u"bar", u"baz": []}
json_string = json.dumps(data)
# u'{"foo": "bar", "baz": []}'
json.loads(json_string)
# {u"foo": u"bar", u"baz": []}

在这里，我们使用基于文件的功能：

import json
from io import StringIO

json_file = StringIO()
data = {u"foo": u"bar", u"baz": []}
json.dump(data, json_file)
json_file.seek(0) # Seek back to the start of the file before reading
json_file_content = json_file.read()
# u'{"foo": "bar", "baz": []}'
json_file.seek(0) # Seek back to the start of the file before reading
json.load(json_file)
# {u"foo": u"bar", u"baz": []}

正如你所看到的，主要区别在于转储 json 数据时必须将文件句柄传递给函数，而不是捕获返回值。另外值得注意的是，为了避免数据损坏，在读取或写入数据前，必须先找到文件的起始位置。打开文件时，光标位于位置 0，因此下面的方法也可以使用：

import json

json_file_path = './data.json'
data = {u"foo": u"bar", u"baz": []}

with open(json_file_path, 'w') as json_file:
  json.dump(data, json_file)
  
with open(json_file_path) as json_file:
  json_file_content = json_file.read()
  # u'{"foo": "bar", "baz": []}'

with open(json_file_path) as json_file:
  json.load(json_file)
  # {u"foo": u"bar", u"baz": []}

有了这两种处理 json 数据的方法，您就可以习惯性地、高效地使用基于 json 的格式，例如 pyspark 的 json-per-line：

# loading from a file
data = [json.loads(line) for line in open(file_path).splitlines()]

# dumping to a file
with open(file_path, 'w') as json_file:
  for item in data:
    json.dump(item, json_file)
    json_file.write('\n')

记得要将上面代码中的 file_path 替换为实际的文件路径

5: 从命令行调用 json.tool以漂亮地打印 JSON 输出

给定某个 JSON 文件 "foo.json"，如

{"foo": {"bar": {"baz": 1}}}

我们可以直接从命令行调用模块（将文件名作为参数传递）来漂亮打印：

$ python3 -m json.tool foo.json
{
  "foo": {
    "bar": {
      "baz": 1
    }
  }
}

该模块还将从 STDOUT 接收输入，因此（在 Bash 中）我们同样可以这样做：

$  cat foo.json | python3 -m json.tool

6: JSON 编码自定义对象

如果我们尝试以下方法

import json
from datetime import datetime
data = {'datetime': datetime(2024, 9, 26, 4, 44, 0)}
print(json.dumps(data))

我们会收到一个错误，提示 TypeError: Object of type datetime is not JSON serializable。

为了能正确序列化 datetime 对象，我们需要编写自定义代码来转换它：

class DatetimeJSONEncoder(json.JSONEncoder):
  def default(self, obj):
    try:
      return obj.isoformat()
    except AttributeError:
      # obj 没有 isoformat 方法；让内置 JSON 编码器来处理吧
      return super(DatetimeJSONEncoder, self).default(obj)

然后使用该编码器类代替 json.dumps：

encoder = DatetimeJSONEncoder()
print(encoder.encode(data))
# prints {"datetime": "2024-09-26T04:44:00"}

7: 从 Python dict 创建 JSON

import json
d = {
  'foo': 'bar',
  'alice': 1,
  'wonderland': [1, 2, 3]
}
json.dumps(d)

上述代码段将返回以下内容：

'{"wonderland": [1, 2, 3], "foo": "bar", "alice": 1}'

8: 从 JSON 创建 Python dict

import json
s = '{"wonderland": [1, 2, 3], "foo": "bar", "alice": 1}'
json.loads(s)

上述代码段将返回以下内容：

{u'alice': 1, u'foo': u'bar', u'wonderland': [1, 2, 3]}