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python读写json、格式化写入json文件实现方式

2025-10-24 08:51:58 作者：尤达c

文章介绍了JSON和Python序列化操作,对比了json和pickle模块的特点,详细讲解了json模块的核心方法、数据类型限制以及JSON文件格式化技巧

JSON与Python序列化操作指南

一、JSON概述

定义

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级数据交换格式，基于ECMAScript子集，具有以下特性：

语言无关的文本格式
语法类似C语言家族（C/C++/Java/JavaScript等）
人类可读且机器高效解析
广泛用于网络数据传输

Python中的映射关系

JSON数组   ↔ Python列表（list）
JSON对象  ↔ Python字典（dict）

二、序列化模块对比

特性	json 模块	pickle 模块
跨语言支持	✔️ (多语言兼容)	❌ (仅Python)
数据类型支持	基础类型（字典/列表/字符串/数字）	所有Python类型（类/函数等）
安全性	高（无代码执行风险）	低（可能执行任意代码）
典型用途	API数据交换、配置文件	Python对象持久化存储

三、json模块核心方法

1. dumps()：数据类型 → JSON字符串

import json

test_dict = {'one': 1, 'two': {2.1: ['a', 'b']}}
json_str = json.dumps(test_dict)  # 关键操作

print(f"原始类型: {type(test_dict)}")  # <class 'dict'>
print(f"转换后类型: {type(json_str)}")  # <class 'str'>
print(f"JSON字符串: {json_str}")      # {"one": 1, "two": {"2.1": ["a", "b"]}}

注意：键2.1会被转换为字符串（JSON规范要求键必须是字符串）

2. loads()：JSON字符串 → Python数据类型

new_dict = json.loads(json_str)  # 解析JSON字符串

print(f"解析后类型: {type(new_dict)}")  # <class 'dict'>
print(f"内容: {new_dict}")             # {'one': 1, 'two': {'2.1': ['a', 'b']}}

3. dump()：字典 → JSON文件

with open("record.json", "w") as f:
    json.dump(new_dict, f)  # 写入文件
    print("JSON文件写入完成")

生成文件内容：

{"one": 1, "two": {"2.1": ["a", "b"]}}

4. load()：JSON文件 → Python字典

with open("record.json", "r") as load_f:
    load_dict = json.load(load_f)  # 从文件加载

print(f"文件解析类型: {type(load_dict)}")  # <class 'dict'>
print(f"内容: {load_dict}")               # {'one': 1, 'two': {'2.1': ['a', 'b']}}

四、JSON文件格式化技巧

两种等效实现方式：

# 方法1：dumps() + 手动写入
with open("format_json.json", "w") as f:
    f.write(json.dumps(load_dict, indent=4, ensure_ascii=False))

# 方法2：直接使用dump()参数
with open("format_json.json", "w") as f:
    json.dump(load_dict, f, indent=4, ensure_ascii=False)

关键参数：

indent=4：4空格缩进格式化
ensure_ascii=False：支持非ASCII字符（如中文）

格式化后文件：

{
    "one": 1,
    "two": {
        "2.1": [
            "a",
            "b"
        ]
    }
}

核心总结

基础转换

dumps/loads：内存对象 ↔ JSON字符串
dump/load：文件 ↔ 内存对象

数据类型限制

JSON不支持Python特有类型（如日期/类对象），此时需用pickle。

最佳实践

# 写入推荐
json.dump(data, file, indent=2, ensure_ascii=False) 

# 读取推荐
with open("data.json") as f:
    data = json.load(f)

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。